ウェブサイト上の検索システムと推奨システムにはどのような関係がありますか?

ポータルサイトを開くと、サイト内検索、つまりサイト内検索があり、ユーザーが必要な情報をすばやく見つけられるようにしています。ただし、情報を開くと、このページにはユーザーが選択できる関連する推奨情報も表示されます。しかし、サイト内検索や情報レコメンデーションの目的は、ウェブサイトのユーザーエクスペリエンスをより向上させることです。この2つに何か関係があるのではないかと考えたことはありませんか？

検索機能は非常に早く登場したので、皆さんもよくご存知だと思います。次に、後から登場した推奨機能の紹介に焦点を当てます。両者の長所と短所、そしてそれらの直接的な関係をよりよく理解するために、推奨の特徴を十分に理解する必要があります。

レコメンデーションシステムとは何ですか?

検索エンジンや検索システムが誕生した歴史的背景は、基本的に、情報過多に直面したユーザーが、必要なものをいかに素早く見つけられるかということにあります。たとえば、ニーズを満たすために新しいサーバーを購入する必要がある場合、どうすればよいでしょうか。近くに HP エージェントがいるとします。エージェントに直接電話するか、エージェントの店舗を訪問して適切なモデルを見つけることができます。または、外出したくない場合は、HP または Dell の公式 Web サイトを開いて、製品分類リストでサーバーを探すか、検索バーでサーバーを直接検索することもできます。どちらの例でも、購入者は実際には情報過多に直面していますが、店舗が小さいため、該当するモデルを見つけるのに追加の支援は必要ありません。Web サイトでは、選択できるモデルが多数あるため、訪問者は分類情報や検索列に頼って必要なモデルを見つける必要があります。ここでの 2 つの例の核心は、過負荷の程度ではなく、ユーザーまたは訪問者自身が明確な要求を持っていること、少なくとも訪問者がこの種類の情報を独自に説明できることです。

しかし、訪問者やユーザーに明確な需要がない場合はどうなるでしょうか？たとえば、この記事を書いているときに、バックグラウンドミュージックを見つけたいのですが、Baiduのmp3チャンネルなどの音楽ウェブサイトを直接開くと、何千ものアルバムに直面したときに、明確な選択の方向性があるとは言えません。私はしばしば圧倒され、どこから始めればよいのかわかりません。現時点では、私は依然として情報過多の問題に直面しています。これは本質的に非常に深刻で広範囲にわたる情報過多ですが、検索エンジンや検索システムは私に直接的かつ効果的な支援を提供することがほとんどできません。現時点で必要なのは、私の音楽履歴データから始めて、膨大な音楽ライブラリから私の視聴習慣や好みに合った曲を見つけて選択できる自動化ツールです。このツールは、推奨システムと呼ぶことができます。

検索エンジンとの本質的な違い

情報過多の問題を解決するために、数え切れないほどのツールやソリューションが発明されてきました。これまでのところ、比較的うまく機能し、ほとんどのユーザーに本当に認められている方法は、分類ディレクトリと検索エンジンの 2 つのカテゴリに分けられます。分類ディレクトリは、インターネット上のウェブサイトを手動または半手動で分類し、検索者が特定の業界に関する情報を理解しやすくしていますが、人間の脳の速度がインターネットの発展に追いついていないことは明らかです。検索エンジンを使用すると、ユーザーはキーワードの形で必要な情報を検索できます。これにより、ネットワーク全体を一致させることができないという問題は解決されますが、ユーザーのアクティベーションが必要になるという問題が依然として残ります。つまり、ユーザーが自分のニーズを正確に説明できない場合、検索エンジンは機能しないか、非常に非効率的な方法でしか機能しません。

推薦システムは、分類ディレクトリや検索エンジンと同じ目的を持っています。これも、ユーザーがより早く有用な情報を見つけるのを助けるツールです。ただし、検索エンジンとは異なり、推薦システムはユーザーに明確な要件を提供する必要はありません。推薦システムは、ユーザーの過去の行動データに基づいてユーザーのニーズと興味のモデルを構築し、これを基にして、より多くの情報からユーザーのニーズを満たす部分をマッチングします。したがって、この観点から見ると、検索エンジンと推奨システムは本質的に補完的な 2 つのツールです。検索エンジンは、明確なニーズがあるユーザーの積極的な検索ニーズを満たし、推奨システムは、明確なニーズがないユーザーの情報発見ニーズを満たします。

レコメンデーションシステムはどのように機能しますか?

両者の違いをよりよく理解するためには、推奨システムの基本的な動作原理について簡単に説明する必要があります。実際の生活で複数の選択肢（情報過多の状況での判断）に直面したときにどのように意思決定を行うかを検討しながら、推奨システムの基本的な動作原理を説明します。音楽を聴くことを例に挙げてみましょう。一般的に、この問題を解決するには、次の方法の 1 つ以上を使用します。

より専門的だと思われる友人や同僚に相談してください。音楽をよく聴く友達とチャットして、最近リリースされた素晴らしいアルバムがあるかどうか、何かお勧めがあるかどうか聞いてみるのもいいでしょう。もちろん、十分な数のファンがいて、彼らの活動が活発であれば、Weiboに「良い音楽をおすすめしてください！」というメッセージを投稿して、ファンの助けを待つこともできます。これはおそらく最も一般的に使用されている推奨方法で、推奨システムではソーシャル推奨と呼ばれ、友人にアイテムを推奨するよう依頼するものです。

しかし、上記の推奨方法を通じて、推奨システムの本質は、アイテム、コンテンツ、ユーザーの間に特定の方法で接続を確立することであり、検索エンジンの本質的なタスクとは大きく異なることを理解するのは難しくありません。この記事はhttp://www.gkdai.comにより編集されています。転載する場合は出典を明記してください。

元のタイトル: ウェブサイト上の検索システムと推奨システムにはどのような関係がありますか?

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