Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı, aşırı bilgi yükünü azaltmak ve kullanıcılara karar verme sürecinde yardımcı olabilecek kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktır.
Müzik
Hangi müziği dinlemeli
(Spotify)
Film
Hangi filmi izlemeli
(Netflix)
Ürün
Hangi tüketici ürünleri satın
alınacak (Amazon, AliExpress)
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Öneri Sistemleri
Türleri
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca
kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler
üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir.
Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş
özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan
akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya
kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine
bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya
en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine
benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin
benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model
oluşturmak için bir dizi kullanıcı değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen
parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine,
bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Size Tractus nasıl yardım edebilir
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl yardım edebilir
Bize Ulaşın
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya
en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine
benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model oluşturmak için bir dizi kullanıcı
değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine, bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Benzer Kullanıcılar
Kullanıcı 1
Kullanıcı 2
Kullanıcı 1 okur,
kullanıcı 2'ye önerilir
Her iki kullanıcı okur
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir. Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş  özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
Öneri Sistemleri
Türleri
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı, aşırı bilgi yükünü azaltmak ve kullanıcılara karar verme sürecinde yardımcı olabilecek kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktır.
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Hangi tüketici ürünleri satın
alınacak (Amazon, AliExpress)
Ürün
Hangi filmi izlemeli
(Netflix)
Film
Hangi müziği dinlemeli
(Spotify)
Müzik
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl yardım
edebilir
Bize Ulaşın
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya
en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model oluşturmak için bir dizi kullanıcı değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine, bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Benzer Kullanıcılar
Kullanıcı 1
Kullanıcı 2
Kullanıcı 1 okur,
kullanıcı 2'ye önerilir
Her iki kullanıcı okur
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir. Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş  özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
Öneri Sistemleri
Türleri
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı, aşırı bilgi yükünü azaltmak ve kullanıcılara karar verme sürecinde yardımcı olabilecek kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktır.
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Hangi tüketici ürünleri
satın alınacak
(Amazon, AliExpress)
Ürün
Hangi filmi izlemeli
(Netflix)
Film
Hangi müziği dinlemeli
(Spotify)
Müzik
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl
yardım edebilir
Bize Ulaşın
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model oluşturmak için bir dizi kullanıcı değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine, bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Benzer Kullanıcılar
Kullanıcı 1
Kullanıcı 2
Kullanıcı 1 okur,
kullanıcı 2'ye önerilir
Her iki kullanıcı okur
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir. Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş  özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
Öneri Sistemleri
Türleri
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı, aşırı bilgi yükünü azaltmak ve kullanıcılara karar verme sürecinde yardımcı olabilecek kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktır.
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Hangi tüketici
ürünleri satın
alınacak
Ürün
Hangi filmi
izlemeli
(Netflix)
Film
Hangi müziği
dinlemeli
(Spotify)
Müzik
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri
Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl
yardım edebilir
Bize Ulaşın
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model oluşturmak için bir dizi kullanıcı değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine, bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Benzer Kullanıcılar
Kullanıcı 1
Kullanıcı 2
Kullanıcı 1 okur,
kullanıcı 2'ye önerilir
Her iki kullanıcı okur
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir. Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş  özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
Öneri Sistemleri
Türleri
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı, aşırı bilgi yükünü azaltmak ve kullanıcılara karar verme sürecinde yardımcı olabilecek kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktır.
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Hangi tüketici
ürünleri satın
alınacak
Ürün
Hangi filmi
izlemeli
(Netflix)
Film
Hangi müziği
dinlemeli
(Spotify)
Müzik
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri
Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl yardım edebilir
Bize Ulaşın
Matris Faktorizasyon
05
İşbirliğine dayalı model tabanlı filtrelemede kullanılan tekniklerden biridir.
Belirli sayıda gizli özelliğe göre, kullanıcı / öğe matrisi kullanıcılara ve ürün matrislerine bölünür ve derecelendirme puanı tahmin edilir. Daha sonra her kullanıcıya en yüksek oranlı öğeler önerilecektir.
İşbirliğine Dayalı Filtreleme
04
Öneriler, zevkleri ve tercihleri ​​tavsiye edilen kullanıcınınkine benzeyen kullanıcılar tarafından tüketilen ürünlere göre yapılır.
Bellek tabanlı algoritmalar tüm kullanıcı / öğe matrisine etki eder. Kullanıcıların / öğelerin benzerliğe göre gruplanabileceğini varsayarlar. Model tabanlı teknikler, tahmini bir model oluşturmak için bir dizi kullanıcı değerlendirmesi kullanır ve eğitim sırasında öğrenilen parametreleri kaydeder. Benzerlik ölçümleri kullanmak yerine, bu algoritmalar modellerin oluşturulmasıyla bilinmektedir.
Benzer Kullanıcılar
User 1
User 2
Kullanıcı 1 okur,
kullanıcı 2'ye önerilir
Her iki kullanıcı okur
Konum Tabanlı Filtreleme
03
Bu hizmetler, kullanıcılarının konum bilgilerini depolayan ve sağlayan akıllı telefonların artan kullanımından yararlanmaktadır.
Bu, restoranlara, müzelere veya diğer ilgi çekici noktalara yönelik önerileri veya kullanıcının bulunduğu yere yakın etkinlikleri içerebilir.
İçerik Tabanlı Filtreleme
02
İçeriğe dayalı yaklaşımlar, kullanıcılar ve / veya öğeler hakkında ek bilgiler kullanır.
Öğeleri ve kullanıcıları temsil etmek için bazı belirli özelliklerin toplanması ve ayarlanması gerekir. Daha sonra makine öğrenimi veya derin öğrenme modeli, birleştirilmiş  özellikler kullanılarak eğitilecektir.
Benzerlik Tabanlı Filtreleme
01
Kullanıcıya geçmişte beğendiği benzer öğeler önerilecektir.
Kullanıcı-kullanıcı ve öğe-öğe yaklaşımlarının temel özellikleri, yalnızca kullanıcı-öğe etkileşim matrisinden gelen bilgileri kullandıkları ve yeni öneriler üretmek için hiçbir model kullanmadıkları yönündedir.
Öneri Sistemleri
Türleri
Nedir Öneri Sistemleri?
Bir öneri sisteminin temel amacı,
aşırı bilgi yükünü azaltmak ve
kullanıcılara karar verme
sürecinde yardımcı
olabilecek kişiselleştirilmiş
öneriler sunmaktır.
Katılmak için gruplar, takip edilecek kişiler, izlenecek videolar veya beğenilecek yayınlar önerin
Hangi tüketici
ürünleri satın
alınacak
Ürün
Hangi filmi
izlemeli
(Netflix)
Film
Hangi müziği
dinlemeli
(Spotify)
Müzik
Öneri sistemleri, kullanıcıların film, kitap, tatil veya elektronik ürünler gibi ürün veya hizmetleri ararken ilşkili öğeleri keşfetmesine ve daha iyi seçimler yapmasına yardımcı olan arama ve filtreleme araçlarıdır.  Genel olarak, öneri sistemleri, kullanıcılara ilişkili öğeleri önermeyi amaçlayan algoritmalardır. (Öğeler, izlenecek filmler, okunacak metinler, satın alınacak ürünler veya sektörlere bağlı olarak başka herhangi bir şeydir.)
Yapay zeka destekli önerilerle müşteri sadakatini ve harcamalarını artırabilirsiniz. Bu sistem ana sayfanızda, ürün bilgi sayfalarınızda, e-posta promosyonlarında ve çok daha fazlasında kullanılabilir.
Öneri
Sistemleri
Sizi İleriye
Taşıyan Öneri Motoru
Bize Ulaşın