Motori di raccomandazione

Recensioni dei lettori

Il libro sui motori di raccomandazione è generalmente ben accolto per il suo stile di scrittura accattivante, per gli esempi rilevanti del mondo reale e per i contenuti approfonditi. È un ottimo manuale per i principianti e copre molti aspetti filosofici, storici e tecnici dell'argomento. Tuttavia, alcuni lettori lo trovano inutilmente complesso, privo di dettagli tecnici e ritengono che il titolo sia fuorviante, in quanto enfatizza la storia rispetto ai concetti pratici.

Stile di scrittura coinvolgente, esempi rilevanti del mondo reale, panoramica completa dei motori di raccomandazione, ottimo per i principianti, capitoli che fanno riflettere, risorse aggiuntive per l'approfondimento.

In alcuni punti è inutilmente complesso e astratto, manca di dettagli tecnici sull'implementazione, alcuni capitoli contengono informazioni ripetitive, il titolo può essere fuorviante in quanto si concentra sulla storia piuttosto che sui concetti, e necessita di un editing migliore.

(basato su 16 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Recommendation Engines

Contenuto del libro:

Come aziende come Amazon e Netflix sanno cosa "potrebbe piacerti": storia, tecnologia, business e impatto sociale dei motori di raccomandazione online.

Sempre più spesso le nostre tecnologie ci danno consigli migliori, più veloci, più intelligenti e più personali di quelli delle nostre famiglie e dei nostri migliori amici. Amazon sa già che tipo di libri e di articoli per la casa vi piacciono e non vede l'ora di consigliarvene altri.

YouTube e TikTok hanno sempre un altro video da mostrarvi.

Netflix ha elaborato i numeri delle vostre abitudini di visione per suggerirvi interi generi che vi piacerebbero. In questo volume della serie Essential Knowledge del MIT Press, l'esperto di innovazione Michael Schrage spiega le origini, le tecnologie, le applicazioni commerciali e il crescente impatto sociale dei motori di raccomandazione, i sistemi che consentono alle aziende di tutto il mondo di sapere quali prodotti, servizi ed esperienze "potrebbero piacerti".

Schrage offre una storia della raccomandazione che risale agli oracoli e agli astrologi dell'antichità.

Racconta le origini accademiche e l'evoluzione commerciale dei motori di raccomandazione.

Spiega come funzionano questi sistemi, discutendo le principali intuizioni matematiche, compreso l'impatto degli algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo.

E mette in evidenza le sfide del design dell'esperienza utente. Offre brevi ma incisivi casi di studio del servizio di musica digitale Spotify.

ByteDance, il proprietario di TikTok.

E del personal stylist online Stitch Fix. Infine, Schrage considera il futuro dei consiglieri tecnologici: Ci lasceranno delusi e dipendenti, o ci aiuteranno a scoprire il mondo e noi stessi in modi nuovi e serendipici?