Suosittelujärjestelmien alkukäynnistysongelman nykytila-analyysi

Abstract

Suosittelujärjestelmät ovat avain monen verkkoliiketoiminnan menestykseen, ja siksi niiden kehittäminen on monille yrityksille keskeinen toiminto. Yksi suosittelujärjestelmien merkittävimmistä haasteista on alkukäynnistysongelma, joka yhdistää teknisen toteutuksen haasteet sekä asiakkaiden yksityisyyteen liittyvät eettiset ja lailliset kysymykset. Alkukäynnistysongelman ratkaisemisella yritykset voivat saavuttaa merkittävää kilpailuetua kilpailijoihinsa nähden, esimerkiksi asiakashankinnassa. Tässä työssä perehdytään alkukäynnistysongelmaan, sen nykytilaan, tilanteisiin, joissa se esiintyy, sekä tarkastellaan viime vuosina tutkittuja ratkaisuja ongelmaan.

Tutkimus suoritettiin nopeana systemaattisena kirjallisuuskatsauksena, jossa aineiston luotettavuutta ei arvioitu erityisesti. Luotettavuuden takaamiseksi tutkimusaineisto rajattiin vain vertaisarvioituihin lehtiin. Tutkimusaineisto koostuu 20 vertaisarvioidusta julkaisusta, jotka on kerätty tieteellisistä lehdistä ja julkaistu 2020-luvulla. Tutkimusaineistosta selvitettiin, millaisia suosittelujärjestelmiä julkaisut käsittelevät, miten alkukäynnistysongelma nähdään niissä ja millaisia ratkaisuja ongelman ratkaisemiseksi esitetään. Julkaisujen aiheet on tämän perusteella jaettu kolmeen pääryhmään: sisältöperusteiset, yhteistoiminnalliset ja hybridi suosittelujärjestelmät.

Tutkimuksessa havaittiin, että alkukäynnistysongelman ratkaisemiseksi on lukuisia lähestymistapoja, mutta niiden toimivuus on hyvin tilannekohtaista. Tutkimuksessa korostuvat kuitenkin suosiossa olevat hybridisuosittelujärjestelmät, jotka yhdistävät erilaisia suosittelustrategioita. Ideana on yhdistää eri strategioiden vahvuudet toistensa heikkouksien paikkaamiseksi. Toisena huomiona tutkimuksessa on tekoälypohjaisten ratkaisujen ja ulkoisten tietolähteiden hyödyntämisen korostuminen suosittelujärjestelmissä. Tekoälypohjaisissa ratkaisuissa ei kuitenkaan ollut tiettyä yhteistä teemaa, mikä saattaa johtua tekoälyn uutuudesta suosittelujärjestelmäsovelluksissa. Kolmantena huomiona tutkimuksessa on edelleen painotus nykyisten menetelmien optimointiin. Monet tutkimukset kartoittivat inkrementaalisia parannuksia pitkään käytössä olleisiin suosittelujärjestelmämenetelmiin.