推荐算法是流媒体和电商平台不可或缺的一部分。其任务包括分析用户行为、偏好和上下文，以提供相关的推荐。然而，这类解决方案的有效性有限。
例如，书籍更容易分类：偏好取决于单个读者。视频内容则更难：电影通常是在公司里观看的，每个观众的偏好可能大相径庭。再加上编辑审核、版权所有者的要求以及平台的商业目标——所有这些都使创建通用推荐的任务变得更加复杂。
使用人工智能评估用户行为是一个复杂的问题，如今很多人都对此很熟悉。例如，在线影院、流媒体平台以及其他评估行为和偏好的服务的开发者。
没有理想的——不同的 ML 模型对用户行为的评估不同，使用自己的分析算法，并且工作效率也不同。
我们正处于用户行为评估系统开发的初始阶段，正在 电话号码收集 积极进行实验和测试实施。换句话说，这类系统已经存在，但尚未对业务产生重大影响。
为了使这些解决方案能够为企业带来切实的利益，必须进一步认真开发。首先，要改进评估用户行为和偏好的智能模型。
算法为何会犯错
关键问题在于推荐系统试图在有限的数据下运行。即使是最先进的算法，其效率也只能达到 60% 到 70%。
仅仅增加数据量并不能完全解决问题：必须考虑到其处理过程的具体特性。换句话说，推荐服务人工智能模型的不完善与其说是技术缺陷，不如说是运营人员在模型应用、规划开发和评估其有效性方面缺乏投入。这项工作的难点在于，对用户偏好的评估始终是主观的，并且会受到情绪、个人情况或环境等诸多因素的影响，因此很难准确预测用户的偏好。