پایتون در رسانه‌های اجتماعی: ساخت سیستم‌های پیشنهادی محتوا

رسانه‌های اجتماعی به بخش ضروری از زندگی مدرن تبدیل شده‌اند و میلیاردها نفر را در سراسر جهان به هم متصل می‌کنند. در قلب این پلتفرم‌ها یک موتور قدرتمند قرار دارد: سیستم پیشنهاد محتوا. این سیستم تعیین می‌کند که کاربران چه چیزی را می‌بینند، که بر تعامل، زمان صرف شده و تجربه کلی آنها تأثیر می‌گذارد. پایتون، با اکوسیستم غنی از کتابخانه‌های خود، زبان غالب برای ساخت و استقرار این سیستم‌های پیچیده است.

اهمیت سیستم‌های پیشنهاد محتوا

سیستم‌های پیشنهاد محتوا به دلایل متعددی حیاتی هستند:

• بهبود تجربه کاربری: آن‌ها جریان محتوا را شخصی‌سازی می‌کنند، و آن را مرتبط‌تر و جذاب‌تر برای هر کاربر می‌سازند. این امر منجر به افزایش رضایت و تجربه کلی بهتر می‌شود.
• افزایش تعامل: با نمایش محتوایی که کاربران احتمالاً از آن لذت می‌برند، این سیستم‌ها زمان صرف‌شده توسط کاربران در پلتفرم را افزایش می‌دهند و تعامل (لایک، اشتراک‌گذاری، نظر) را تشویق می‌کنند.
• کشف محتوا: به کاربران کمک می‌کنند محتوا و سازندگان جدید را کشف کنند که ممکن است در غیر این صورت پیدا نکرده باشند، و افق‌های آن‌ها را گسترش داده و مصرف محتوای آن‌ها را متنوع می‌کنند.
• اهداف تجاری: سیستم‌های پیشنهاد مستقیماً با اهداف تجاری مرتبط هستند. آن‌ها می‌توانند درآمد تبلیغاتی (با اطمینان از اینکه کاربران در معرض تبلیغات مرتبط قرار می‌گیرند)، افزایش فروش (برای ادغام تجارت الکترونیک) و بهبود چسبندگی پلتفرم (نگه‌داشتن کاربران برای بازگشت) را افزایش دهند.

چرا پایتون انتخاب ترجیحی است

محبوبیت پایتون در زمینه پیشنهاد محتوای رسانه‌های اجتماعی ناشی از چندین مزیت کلیدی است:

• اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها: پایتون دارای مجموعه‌ای وسیع و قدرتمند از کتابخانه‌ها است که به‌طور خاص برای علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. کتابخانه‌های کلیدی عبارتند از:
  • NumPy: برای محاسبات عددی و دستکاری آرایه.
  • Pandas: برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها (فریم‌های داده).
  • Scikit-learn: برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین (طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و غیره).
  • TensorFlow & PyTorch: برای مدل‌های یادگیری عمیق.
  • Surprise: یک scikit پایتون اختصاصی برای ساخت و تجزیه و تحلیل سیستم‌های توصیه‌گر.
• سهولت استفاده و خوانایی: نحو پایتون به‌خاطر وضوح و خوانایی‌اش شناخته می‌شود، که توسعه، اشکال‌زدایی و نگهداری الگوریتم‌های پیچیده را آسان‌تر می‌کند. این امر زمان توسعه را کاهش می‌دهد و امکان نمونه‌سازی سریع‌تر را فراهم می‌کند.
• جامعه بزرگ و فعال: یک جامعه عظیم پشتیبانی، آموزش‌ها و راه‌حل‌های از پیش ساخته شده فراوانی را ارائه می‌دهد. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت پاسخ‌ها را پیدا کنند، دانش را به اشتراک بگذارند و در پروژه‌ها همکاری کنند.
• مقیاس‌پذیری: پایتون را می‌توان مقیاس‌بندی کرد تا مجموعه‌های داده بزرگ و حجم ترافیک بالا را مدیریت کند. پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Google Cloud و Azure پشتیبانی عالی برای استقرار سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر پایتون ارائه می‌دهند.
• تطبیق‌پذیری: پایتون را می‌توان برای مراحل مختلف خط لوله پیشنهاد، از جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها گرفته تا آموزش، ارزیابی و استقرار مدل استفاده کرد.

مفاهیم و الگوریتم‌های اصلی

الگوریتم‌ها و مفاهیم اساسی متعددی در ساخت سیستم‌های پیشنهاد استفاده می‌شوند. اینها را می‌توان به طور کلی به صورت زیر طبقه‌بندی کرد:

فیلتر کردن مشارکتی

فیلتر کردن مشارکتی از رفتار سایر کاربران برای ارائه توصیه‌ها استفاده می‌کند. ایده اصلی این است که کاربرانی که در گذشته سلیقه‌های مشابهی داشته‌اند، احتمالاً در آینده نیز سلیقه‌های مشابهی خواهند داشت.

• فیلتر کردن مشارکتی مبتنی بر کاربر: این رویکرد کاربرانی را شناسایی می‌کند که ترجیحات مشابهی با کاربر هدف دارند و مواردی را که آن کاربران مشابه از آن‌ها لذت برده‌اند، توصیه می‌کند.
• فیلتر کردن مشارکتی مبتنی بر آیتم: این رویکرد بر روی آیتم‌ها متمرکز است و آیتم‌هایی را شناسایی می‌کند که مشابه آیتم‌هایی هستند که کاربر هدف آن‌ها را دوست داشته است.
• فاکتوردهی ماتریس: یک تکنیک پیشرفته‌تر که ماتریس تعامل کاربر-آیتم را به ماتریس‌های با ابعاد پایین‌تر تجزیه می‌کند و ویژگی‌های نهفته را به تصویر می‌کشد. Decomposition (SVD) و Non-negative Matrix Factorization (NMF) از روش‌های رایج هستند.

مثال: یک پلتفرم رسانه‌های اجتماعی ممکن است مقالاتی را به یک کاربر بر اساس مقالاتی که توسط کاربرانی با عادات مطالعه مشابه لایک شده‌اند، پیشنهاد کند، یا به کاربران دیگر توصیه کند که دنبال کنند. یک استراتژی رایج این است که محتوا را بر اساس رتبه‌بندی/تعامل (لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها، نظرها) از سایر کاربران در شبکه کاربر یا نمونه بزرگ‌تری وزن‌دهی کرد.

فیلتر کردن مبتنی بر محتوا

فیلتر کردن مبتنی بر محتوا به ویژگی‌های خود آیتم‌ها برای ارائه توصیه‌ها متکی است. این ویژگی‌های یک آیتم را تجزیه و تحلیل می‌کند تا شباهت آن را با آیتم‌هایی که کاربر در گذشته دوست داشته است، تعیین کند.

• ویژگی‌های آیتم: این رویکرد بر روی ویژگی‌های آیتم‌ها، مانند برچسب‌ها، کلمات کلیدی، دسته‌بندی‌ها یا توضیحات متمرکز است.
• پروفایل‌های کاربری: پروفایل‌های کاربری بر اساس آیتم‌هایی که کاربر با آن‌ها تعامل داشته است، از جمله ترجیحات و علایق آن‌ها، ایجاد می‌شوند.
• اندازه‌گیری شباهت: تکنیک‌هایی مانند شباهت کسینوسی برای محاسبه شباهت بین پروفایل‌های آیتم و پروفایل کاربر استفاده می‌شوند.

مثال: یک پلتفرم مانند YouTube ممکن است ویدیوهایی را بر اساس برچسب‌ها، توضیحات ویدیو و تاریخچه مشاهده کاربر پیشنهاد دهد. اگر کاربری مرتباً ویدیوهایی درباره «یادگیری ماشینی» تماشا کند، احتمالاً سیستم ویدیوهای بیشتری را در رابطه با این موضوع توصیه می‌کند.

سیستم‌های پیشنهاد ترکیبی

سیستم‌های ترکیبی، فیلتر کردن مشارکتی و رویکردهای فیلتر کردن مبتنی بر محتوا را ترکیب می‌کنند تا از نقاط قوت هر دو روش استفاده کرده و نقاط ضعف مربوطه را کاهش دهند.

• ترکیب پیش‌بینی‌ها: پیش‌بینی‌های مدل‌های فیلتر کردن مشارکتی و فیلتر کردن مبتنی بر محتوا با هم ترکیب می‌شوند، که اغلب با استفاده از میانگین وزنی یا یک روش ترکیبی پیچیده‌تر انجام می‌شود.
• افزایش ویژگی‌ها: ویژگی‌های مبتنی بر محتوا می‌توانند برای افزایش مدل‌های فیلتر کردن مشارکتی استفاده شوند و عملکرد آن‌ها را بهبود بخشند، به‌ویژه برای مشکلات شروع سرد.

مثال: یک سیستم ترکیبی در یک پلتفرم رسانه‌های اجتماعی ممکن است از فیلتر کردن مشارکتی برای پیشنهاد حساب‌هایی برای دنبال کردن بر اساس فعالیت دوستان شما، و فیلتر کردن مبتنی بر محتوا برای توصیه محتوا از آن حساب‌ها استفاده کند.

پیاده‌سازی با پایتون: یک مثال ساده

این مثال، یک سیستم فیلتر کردن مشارکتی مبتنی بر آیتم ساده‌شده را نشان می‌دهد. این یک سیستم کاملاً عملیاتی و آماده تولید نیست، اما مفاهیم کلیدی را برجسته می‌کند.

1. آماده‌سازی داده‌ها: بیایید فرض کنیم که ما یک مجموعه داده داریم که تعاملات کاربر با پست‌ها را نشان می‌دهد. هر تعامل یک متغیر باینری است که نشان می‌دهد آیا کاربر پست را لایک کرده است (1) یا نه (0).

```python import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Sample data (replace with your actual data) data = { 'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4], 'post_id': [101, 102, 103, 101, 104, 102, 103, 105, 104, 105], 'liked': [1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Pivot the data to create a user-item matrix pivot_table = df.pivot_table(index='user_id', columns='post_id', values='liked', fill_value=0) print(pivot_table) ```

2. محاسبه شباهت آیتم: ما از شباهت کسینوسی برای اندازه‌گیری شباهت بین پست‌ها بر اساس لایک‌های کاربر استفاده می‌کنیم.

```python # Calculate the cosine similarity between posts post_similarity = cosine_similarity(pivot_table.T) post_similarity_df = pd.DataFrame(post_similarity, index=pivot_table.columns, columns=pivot_table.columns) print(post_similarity_df) ```

3. توصیه پست‌ها: ما پست‌هایی را توصیه می‌کنیم که شبیه پست‌هایی هستند که کاربر آن‌ها را لایک کرده است.

```python def recommend_posts(user_id, pivot_table, post_similarity_df, top_n=3): user_likes = pivot_table.loc[user_id] # Get liked posts liked_posts = user_likes[user_likes > 0].index.tolist() # Calculate weighted scores scores = {} for post_id in liked_posts: for other_post_id, similarity in post_similarity_df.loc[post_id].items(): if other_post_id not in liked_posts and other_post_id not in scores: scores[other_post_id] = similarity elif other_post_id not in liked_posts: scores[other_post_id] += similarity # Sort and get top recommendations if scores: recommendations = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n] recommended_post_ids = [post_id for post_id, score in recommendations] return recommended_post_ids else: return [] # Example: Recommend posts for user 1 recommendations = recommend_posts(1, pivot_table, post_similarity_df) print(f'Recommendations for user 1: {recommendations}') ```

این مثال اساسی، اصول اصلی پیشنهاد محتوا را با استفاده از پایتون نشان می‌دهد. سیستم‌های سطح تولید شامل یک معماری بسیار پیچیده‌تر، از جمله پیش‌پردازش داده‌های پیشرفته‌تر، مهندسی ویژگی‌ها و آموزش مدل هستند.

تکنیک‌ها و ملاحظات پیشرفته

فراتر از الگوریتم‌های اصلی، تکنیک‌های مختلف پیشرفته عملکرد و اثربخشی سیستم‌های پیشنهاد را افزایش می‌دهند:

• مشکل شروع سرد: هنگامی که یک کاربر یا آیتم جدید معرفی می‌شود، داده‌های تعاملی کمی وجود دارد یا اصلاً وجود ندارد. راه‌حل‌ها شامل استفاده از ویژگی‌های مبتنی بر محتوا (به عنوان مثال، پروفایل‌های کاربری، توضیحات آیتم)، داده‌های جمعیت‌شناختی، یا توصیه‌های مبتنی بر محبوبیت برای راه‌اندازی سیستم هستند.
• کمیابی داده‌ها: داده‌های رسانه‌های اجتماعی اغلب پراکنده هستند، به این معنی که بسیاری از کاربران فقط با زیرمجموعه‌ای کوچک از آیتم‌های موجود تعامل دارند. تکنیک‌هایی مانند فاکتوردهی ماتریس و تنظیم منظم می‌توانند به این موضوع کمک کنند.
• مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های مؤثر از داده‌های خام، تأثیر بسزایی در کیفیت پیشنهاد دارد. این شامل ویژگی‌های مرتبط با جمعیت‌شناسی کاربر، ویژگی‌های آیتم، الگوهای تعامل کاربر-آیتم، و اطلاعات زمینه‌ای (زمان روز، مکان، نوع دستگاه) است.
• توصیه‌های زمینه‌ای: زمینه ای را در نظر بگیرید که کاربران با پلتفرم تعامل دارند. زمان روز، نوع دستگاه، مکان و عوامل دیگر را می‌توان در فرآیند توصیه گنجاند.
• آزمایش A/B و معیارهای ارزیابی: آزمایش دقیق A/B برای ارزیابی عملکرد سیستم‌های پیشنهاد ضروری است. معیارهای کلیدی عبارتند از نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل، زمان اقامت و رضایت کاربر.
• رسیدگی به بازخورد منفی: بازخورد منفی صریح (دیس‌لایک‌ها، پنهان کردن پست‌ها) و بازخورد منفی ضمنی (نادیده گرفتن توصیه‌ها) باید در نظر گرفته شود و برای تنظیم سیستم مورد استفاده قرار گیرد تا از ارائه محتوای ناخواسته جلوگیری شود.
• کاهش سوگیری: اطمینان حاصل کنید که سیستم در توصیه‌ها، سوگیری‌ها مانند سوگیری جنسیتی یا نژادی را تداوم نمی‌دهد. این شامل پیش‌پردازش دقیق داده‌ها و طراحی الگوریتمی است.
• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): توضیحات را در اختیار کاربران قرار دهید که چرا محتوای خاصی توصیه می‌شود. این امر شفافیت را افزایش می‌دهد و اعتماد را ایجاد می‌کند.

کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها برای ساخت سیستم‌های پیشنهاد با پایتون

چندین کتابخانه و فریم‌ورک پایتون، توسعه سیستم‌های پیشنهاد را تسریع می‌کنند:

• Scikit-learn: الگوریتم‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین زیادی از جمله پیاده‌سازی‌هایی برای فیلتر کردن مشارکتی (به عنوان مثال، روش‌های مبتنی بر KNN) و معیارهای ارزیابی را ارائه می‌دهد.
• Surprise: یک کتابخانه پایتون اختصاصی برای ساخت و ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر. این پیاده‌سازی الگوریتم‌های مختلف فیلتر کردن مشارکتی را ساده می‌کند و ابزارهایی را برای ارزیابی مدل ارائه می‌دهد.
• TensorFlow و PyTorch: چارچوب‌های یادگیری عمیق قدرتمند که می‌توانند برای ساخت مدل‌های پیشنهاد پیشرفته، مانند فیلتر کردن مشارکتی عصبی (NCF) استفاده شوند.
• LightFM: یک پیاده‌سازی پایتون از یک مدل پیشنهاد ترکیبی مبتنی بر فیلتر کردن مشارکتی و ویژگی‌های مبتنی بر محتوا، بهینه شده برای سرعت و مقیاس‌پذیری.
• RecSys Framework: مجموعه‌ای جامع از ابزارها و یک راه استاندارد برای ساخت، ارزیابی و مقایسه الگوریتم‌های پیشنهاد ارائه می‌دهد.
• Implicit: یک کتابخانه پایتون برای فیلتر کردن مشارکتی ضمنی، که به‌ویژه برای رسیدگی به بازخورد ضمنی مانند کلیک‌ها و بازدیدها مؤثر است.

کاربردهای جهانی و نمونه‌ها

سیستم‌های پیشنهاد محتوا توسط پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی در سراسر جهان برای بهبود تجربه کاربری و افزایش تعامل استفاده می‌شوند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• فیسبوک: دوستان، گروه‌ها، صفحات و محتوا را بر اساس تعاملات کاربر، اتصالات شبکه و ویژگی‌های محتوا توصیه می‌کند. این سیستم از فیلتر کردن مشارکتی، فیلتر کردن مبتنی بر محتوا و رویکردهای مختلف ترکیبی استفاده می‌کند. به عنوان مثال، فیسبوک لایک‌ها، نظرات و اشتراک‌گذاری‌های کاربر را در مقالات خبری تجزیه و تحلیل می‌کند تا مقالات مشابه را از منابع مختلف پیشنهاد دهد.
• اینستاگرام: پست‌ها، استوری‌ها و حساب‌ها را بر اساس فعالیت کاربر، علایق و کسانی که دنبال می‌کنند، توصیه می‌کند. اینستاگرام از ترکیبی از فیلتر کردن مبتنی بر محتوا و مشارکتی برای نشان دادن محتوا به کاربران از حساب‌هایی که ممکن است قبلاً ندیده باشند، به‌ویژه از سازندگان در مناطق مختلف، استفاده می‌کند.
• توییتر (X): توییت‌ها، حساب‌هایی برای دنبال کردن و گرایش‌ها را بر اساس فعالیت کاربر، علایق و اتصالات شبکه توصیه می‌کند. این از یادگیری ماشینی برای درک ترجیحات کاربر و ارائه محتوای مرتبط استفاده می‌کند. X از مجموعه‌ای از مدل‌ها استفاده می‌کند که شامل فیلتر کردن مشارکتی، فیلتر کردن مبتنی بر محتوا و مدل‌های یادگیری عمیق برای رتبه‌بندی و نمایش توییت‌ها هستند.
• TikTok: از یک الگوریتم توصیه‌گر بسیار پیچیده استفاده می‌کند که رفتار کاربر، فراداده محتوا و اطلاعات زمینه‌ای را برای ارائه یک فید شخصی‌سازی‌شده تجزیه و تحلیل می‌کند. TikTok به‌شدت به یک سیستم مبتنی بر یادگیری عمیق متکی است تا ویدیوها را رتبه‌بندی کند و یک تجربه بسیار شخصی‌سازی‌شده را برای هر کاربر ایجاد کند و در نتیجه سطح بالایی از تعامل را به همراه داشته باشد. الگوریتم تعاملات کاربر (زمان تماشا، لایک‌ها، اشتراک‌گذاری‌ها، نظرها و بازنشرها) را تجزیه و تحلیل می‌کند تا ترجیحات کاربر را تعیین کند.
• لینکدین: مشاغل، اتصالات، مقالات و گروه‌ها را بر اساس پروفایل‌های کاربری، علایق شغلی و وابستگی‌های شبکه توصیه می‌کند. الگوریتم لینکدین مهارت‌ها، تجربه و تاریخچه جستجوی کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کند تا توصیه‌های شغلی و محتوایی شخصی‌سازی‌شده را ارائه دهد.
• YouTube: ویدیوها را بر اساس تاریخچه تماشا، جستجوها و اشتراک‌های کانال توصیه می‌کند. الگوریتم YouTube همچنین شامل عوامل زمینه‌ای، مانند زمان روز و دستگاه مورد استفاده، است و از یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل فعالیت کاربر و توصیه ویدیوهای جدید استفاده می‌کند.

اینها تنها چند نمونه هستند و هر پلتفرم به‌طور مداوم سیستم‌های توصیه‌گر خود را اصلاح می‌کند تا دقت، تعامل و رضایت کاربر را بهبود بخشد.

چالش‌ها و روندهای آینده

توسعه سیستم‌های پیشنهاد محتوا با چندین چالش نیز مواجه است:

• مقیاس‌پذیری: رسیدگی به مقادیر زیادی از داده‌های تولید شده توسط پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، نیازمند الگوریتم‌ها و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر است.
• کیفیت داده‌ها: دقت توصیه‌ها به کیفیت داده‌ها از جمله تعاملات کاربر، ویژگی‌های آیتم و اطلاعات زمینه‌ای بستگی دارد.
• شروع سرد و کمیابی داده‌ها: یافتن توصیه‌های مناسب برای کاربران یا آیتم‌های جدید همچنان یک چالش مهم است.
• سوگیری و انصاف: اطمینان از اینکه سیستم‌های پیشنهاد، سوگیری‌ها را تداوم نمی‌بخشند یا به‌طور ناعادلانه گروه‌های خاصی از کاربران یا آیتم‌ها را تبعیض‌آمیز نمی‌کنند، ضروری است.
• قابلیت توضیح: توضیح منطق پشت توصیه‌ها می‌تواند اعتماد و شفافیت کاربر را افزایش دهد.
• ترجیحات در حال تحول کاربر: علایق و ترجیحات کاربر دائماً در حال تغییر است و نیاز به انطباق سریع مدل‌ها دارد.
• رقابت و اشباع: با افزایش محتوا و کاربران بیشتر، برجسته شدن و اطمینان از اینکه فید هر کاربر با نیازها و خواسته‌های کاربر مرتبط است، به طور فزاینده‌ای چالش‌برانگیز می‌شود.

روندهای آینده در توصیه محتوا عبارتند از:

• یادگیری عمیق: مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور فزاینده پیچیده، مانند شبکه‌های عصبی گراف، برای به تصویر کشیدن روابط پیچیده در داده‌های تعامل کاربر-آیتم استفاده می‌شوند.
• توصیه‌های زمینه‌ای: گنجاندن اطلاعات زمینه‌ای بی‌درنگ (زمان، مکان، دستگاه و غیره) برای ارائه توصیه‌های مرتبط‌تر.
• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): توسعه مدل‌هایی که بتوانند توصیه‌های خود را توضیح دهند تا اعتماد و شفافیت کاربر افزایش یابد.
• رتبه‌بندی شخصی‌سازی‌شده: سفارشی‌سازی تابع رتبه‌بندی بر اساس نمایه کاربر و سابقه تعامل.
• تجزیه و تحلیل محتوای چندوجهی: تجزیه و تحلیل محتوا از چندین حالت، مانند متن، تصاویر و ویدیوها.

نتیجه‌گیری

پایتون نقش مهمی در توسعه سیستم‌های پیشنهاد محتوا برای پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی دارد. اکوسیستم غنی کتابخانه‌ها، سهولت استفاده و مقیاس‌پذیری آن، آن را به انتخابی ایده‌آل برای ساخت الگوریتم‌های پیچیده که تجربه کاربری را بهبود می‌بخشند، تعامل را افزایش می‌دهند و به اهداف تجاری می‌رسند، تبدیل کرده است. از آنجایی که پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی به تکامل خود ادامه می‌دهند، اهمیت سیستم‌های پیشنهاد محتوا تنها افزایش می‌یابد و موقعیت پایتون را به‌عنوان زبان پیشرو برای این حوزه هیجان‌انگیز و در حال رشد تثبیت می‌کند. آینده این سیستم‌های توصیه‌گر بر روی شخصی‌سازی، قابلیت توضیح و سازگاری بیشتر متمرکز خواهد بود و تجربه کاربری بهتری را برای مردم در سراسر جهان ایجاد می‌کند.