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Sistemas de recomendación en entornos Big Data

Plataformas como Netflix, Spotify, Facebook o Amazon utilizan sistemas de recomendación personalizados en función de la actividad de un usuario. Los sistemas de recomendación procesan toda la información relacionada con la actividad online de los usuarios, identificando sus gustos, intereses, compras realizadas, contenido consumido, etc. para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre artículos, productos o publicidad específica.

Actualmente, el catálogo de productos y servicios es tan amplio en un e-commerce que los sistemas de recomendación se convierten en una pieza clave para garantizar el éxito:

Mejoran la satisfacción del cliente facilitándole la búsqueda y ofreciéndole nuevos descubrimientos.
Esta satisfacción se traduce en un aumento del tiempo en la plataforma y en un incremento de las ventas.

Los sistemas de recomendación utilizan algoritmos de aprendizaje automático de distintos tipos:

Filtros colaborativos, recopilan información de múltiples usuarios de diversas fuentes y establecen una correlación de preferencias.
Filtros basados en contenido, identifican determinadas características en un producto o en las preferencias de los usuarios, para hacer recomendaciones que incluyan esas mismas características.
Filtros demográficos, la recomendación se basa en los gustos o hábitos específicos de una determinada región geográfica.
Filtros híbridos, combinan diferentes filtros.

Los sistemas de recomendación tienen un gran potencial de crecimiento y cada vez serán más sofisticados. Un ejemplo de ello lo encontramos en Netflix, que crea diferentes portadas para una misma película o serie con el objetivo de mostrarte la que más se adapta a tu perfil de usuario. Mostrándote una portada con tu personaje favorito o con una escena de acción para llamar tu atención.

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