游戏平台使用推荐系统根据用户偏好和活动为游戏、应用内购买或玩家匹配提供建议。他们通过检查游戏模式和技能水平来确保推荐符合玩家的兴趣。
它进一步提高了用户保留率并使游戏环境更加有趣。
5. 利用医疗保健推荐系统改善结果
为了促进更明智的医疗决策，医疗保健推荐系统会评估患者数据以开药、制定治疗策略或与专家会面。
这些技术通过使用机器学习处理大量数据集，提供个性化的医疗保健替代方案。它们减轻了医务人员的工作量，同时改善了患者的治疗效果。
6. 推动流媒体服务的参与
通过研究客户的偏好、观看模式和心情，流媒体服务和基于 室内设计师服务电子邮件列表 媒体的应用程序会推荐定制的播放列表、连续剧或电影。这些系统使用复杂的算法来预测观众可能会喜欢哪些内容。
鼓励更长时间的观看，并提高用户满意度。
7. 在线广告平台上策划相关内容
在线广告平台和新闻网站使用推荐引擎通过有针对性的文章和广告向用户提供相关且有趣的材料。
为了实现精准预测，这些系统会检查用户的人口统计信息、阅读偏好和爱好。它们可以优化广告效果并提高内容的可发现性。
推荐系统的真实示例
许多知名品牌已经集成了 ML 推荐系统，以增强客户体验和保留率。以下是一些示例：
1.亚马逊
亚马逊使用由逐项协同过滤驱动的复杂 AI 系统，根据客户的浏览倾向和购买历史推荐产品。通过将基于内容的过滤与协同过滤相结合，该平台使用 Amazon Personalize 等功能提供极其准确的推荐，确保客户找到他们可能购买的商品。
2.Netflix
Netflix 使用深度学习驱动的推荐引擎来提供定制的内容推荐。为了提高用户参与度，Netflix 使用协同过滤和基于内容的过滤的混合策略来发现用户行为和观看历史分析中的趋势并推荐电影或电视剧。
Netflix 电影推荐算法图片来源
3.Spotify
Spotify 使用人工智能和深度学习推荐系统来创建“每周发现”等定制播放列表。通过分析用户行为和浏览趋势，该平台结合基于内容和协同过滤来推荐符合用户喜好的音乐，并向他们介绍新的音乐家。
详细了解Spotify 推荐引擎的工作原理。
4. Google Cloud 推荐 AI
Google Cloud 提供了一个推荐系统，使公司能够使用 AI 算法来检查查看、浏览和购买历史记录。为了通过推荐相关产品并增加交叉销售和追加销售机会来改进电子商务平台，该平台使用了由深度学习驱动的协同过滤和推荐系统。