Motoare de recomandare

Recenzii ale cititorilor

Cartea despre motoarele de recomandare este, în general, bine primită pentru stilul său captivant de scriere, pentru exemplele relevante din lumea reală și pentru conținutul pătrunzător. Cartea servește drept un excelent manual de bază pentru începători și acoperă multe aspecte filosofice, istorice și tehnice ale subiectului. Cu toate acestea, unii cititori o consideră inutil de complexă, lipsită de detalii tehnice și consideră că titlul este înșelător, deoarece pune accentul pe istorie în detrimentul conceptelor practice.

Stil de scriere captivant, exemple relevante din lumea reală, prezentare cuprinzătoare a motoarelor de recomandare, excelent pentru începători, capitole care îndeamnă la reflecție, resurse suplimentare pentru învățare suplimentară.

Nejustificat de complex și abstract pe alocuri, îi lipsesc detaliile tehnice de implementare, unele capitole conțin pufuleți repetitivi, poate induce în eroare prin titlul său, prin faptul că se concentrează mai degrabă pe istorie decât pe concepte, și are nevoie de o editare mai bună.

(pe baza a 16 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Recommendation Engines

Conținutul cărții:

Cum știu companii precum Amazon și Netflix ce "ți-ar putea plăcea și ție" - istoria, tehnologia, afacerile și impactul social al motoarelor de recomandare online.

Din ce în ce mai mult, tehnologiile noastre ne oferă sfaturi mai bune, mai rapide, mai inteligente și mai personale decât propriile noastre familii și cei mai buni prieteni. Amazon știe deja ce fel de cărți și articole de uz casnic vă plac și este mai mult decât dornic să vă recomande mai multe.

YouTube și TikTok au întotdeauna un alt videoclip pregătit să vă arate.

Netflix a analizat cifrele obiceiurilor dvs. de vizionare pentru a vă sugera genuri întregi care v-ar plăcea. În acest volum din seria MIT Press's Essential Knowledge, expertul în inovare Michael Schrage explică originile, tehnologiile, aplicațiile comerciale și impactul societal din ce în ce mai mare al motoarelor de recomandare, sistemele care permit companiilor din întreaga lume să știe ce produse, servicii și experiențe "v-ar putea plăcea".

Schrage oferă o istorie a recomandării care ajunge până la oracolele și astrologii antichității.

Relatează originile academice și evoluția comercială a motoarelor de recomandare.

Explică modul în care funcționează aceste sisteme, discutând principalele perspective matematice, inclusiv impactul algoritmilor de învățare automată și de învățare profundă.

Și evidențiază provocările legate de proiectarea experienței utilizatorului. El oferă studii de caz scurte, dar incisive ale serviciului de muzică digitală Spotify.

ByteDance, proprietarul TikTok.

Și stilistul personal online Stitch Fix. În final, Schrage analizează viitorul recomandatorilor tehnologici: Ne vor lăsa dezamăgiți și dependenți - sau ne vor ajuta să descoperim lumea și pe noi înșine în moduri noi și întâmplătoare?