Netflix, Spotify en de evolutie van recommender algoritmes
Posted on
In de razendsnelle wereld van vandaag genereren mensen meer gegevens dan ooit tevoren. Elk muisklik, elke zoekopdracht, elke swipe op sociale media draagt bij aan een immense hoeveelheid informatie over gedrag en voorkeuren. Tegelijkertijd zijn er vele duizenden films, series en muzieknummers beschikbaar op online platforms zoals Spotify en Netflix. Hoe maak je optimaal gebruik van data over gedrag en voorkeuren en help je gebruikers keuzes te maken in de zee van content? Welkom in de wereld van recommender algoritmes.
In de nieuwste aflevering van de JADS Data Dates podcast wordt de fascinerende wereld van deze aanbevelingssystemen besproken en worden verschillende aspecten belicht, samen met Martijn Willemsen, associate professor bij JADS en onderzoeker in het veld van recommender systemen.
De geschiedenis van recommender systemen
Recommender systemen zijn niet nieuw; ze zijn ontstaan vanuit de behoefte om gebruikers te helpen de juiste informatie te vinden in een steeds groter wordende digitale wereld. Het begon meer dan 25 jaar geleden, toen het internet opkwam en mensen op zoek waren naar manieren om relevante informatie te vinden. Dit leidde tot de eerste vormen van recommender systemen in nieuwsgroepen en filmsuggesties. In de jaren 90, met de opkomst van e-commerce, begon Amazon met het toepassen van recommender systemen. Zij introduceerden “collaborative filtering”, een van de fundamentele benaderingen van recommender systemen. Het idee achter deze methode is om aanbevelingen te doen op basis van de voorkeuren en interesses van andere gebruikers. De aanname is dat als persoon A een vergelijkbare smaak heeft als persoon B, de kansen groot zijn dat de items die persoon B leuk vond, ook in de smaak zullen vallen bij persoon A. Dit wordt in de podcast besproken als het “Mensen zoals jij vonden ook leuk” principe.
Content-based aanbevelingen: Een diepere duik in inhoud
Waar Collaborative Filtering de sociale connecties tussen gebruikers benut, draait bij Content-Based aanbevelingen, alles om de inhoud van de items. Als iemand bijvoorbeeld van sciencefiction-films houdt en daar dus veel naar kijkt op Netflix, stimuleert zij het algoritme om vergelijkbare inhoud aan te bevelen. Spotify baseert zijn aanbevelingen dan weer op eigenschappen van nummers; zij analyseren de audiokenmerken van muziek en doen zo aanbevelingen op basis van eigenschappen zoals energie, stemming en dansbaarheid.
Het belang van evaluatie en diversiteit
Een cruciaal onderwerp dat in de podcast wordt aangestipt, is de evaluatie van deze recommender algoritmen. Hoe bepaal je of een aanbeveling daadwerkelijk nuttig was voor de gebruiker? Verschillende technieken, zoals A/B-testen en gebruikersonderzoek, worden toegepast om de prestaties te meten. Daarnaast komt het belang van diversiteit in aanbevelingen ter sprake. Een goed recommender systeem beperkt zich niet tot een bepaald type aanbeveling, maar biedt juist variatie om de gebruiker nieuwe dingen te laten ontdekken. Zo voorkom je dat gebruikers in een zogenaamde “filterbubbel” terechtkomen, waarbij ze alleen blootgesteld worden aan content die aansluit bij hun bestaande interesses, waardoor ze mogelijk minder diverse perspectieven tegenkomen.
De toekomst: machine learning en deep learning
De opkomst van machine learning en deep learning zorgt voor volop nieuwe mogelijkhedenvoor recommender systemen. Deze technieken maken het mogelijk om complexe patronen te identificeren in gebruikersgedrag en inhoudelijke kenmerken van content. Neurale netwerken kunnen bijvoorbeeld enorme hoeveelheden gegevens verwerken om nauwkeurigere aanbevelingen te doen. In de podcast wordt dit genoemd als een spannend nieuw gebied in de podcast, met het potentieel om aanbevelingen naar een hoger niveau te tillen.
Duik in de wereld van aanbevelingen
Ben je nieuwsgierig geworden naar recommender algoritmen en naar hun diepgaande invloed op hoe we online content consumeren en keuzes maken? Luister dan naar de JADS Data Dates podcast!
