Collaborative vs content‑based: cosa scegliere?

Collaborative sfrutta pattern utente‑prodotto e rende bene con molti segnali; content‑based usa attributi degli item ed è ideale con dati sparsi o nuovi prodotti. Spesso conviene un ibrido con ranker neurale.

Quali metriche usare?

Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG, CTR e Revenue uplift. In produzione monitora coverage, diversity e novelty.

Come gestire il cold start?

Usa features contenutistiche, popularità contestuale e modelli basati su similarità; raccogli segnali espliciti/impliciti con UX mirata.

Decisioni

Dai consigli prodotto alla personalizzazione dei contenuti fino al next‑best‑action, con pipeline Azure AI pronte per la produzione.

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Use case principali

E‑commerce

Raccomandazioni prodotto, cross‑sell, bundle e email personalizzate.

Media & contenuti

Feed personalizzati, “continua a guardare/leggere”, serendipity controllata.

Next‑Best‑Action

Azioni suggerite per marketing/CRM e customer success basate su propensione.

Search & ranking

Reranking neurale su risultati di ricerca per massimizzare rilevanza e ricavi.

Cataloghi B2B

Configurazioni con vincoli, compatibilità, disponibilità e margini.

Architettura di riferimento

Componenti

Ingestion eventi (click, view, acquisti, feedback)
Feature store e embedding (item, user, contesto)
Candidate generation (collaborative/content‑based)
Ranker neurale e regole business
Servizio online + batch, A/B testing e monitoraggio

Flusso

Eventi → Feature/Embedding → Candidate Gen → Ranker → Regole → API → Telemetria

Mix ibrido: generator veloce + ranker accurato con feedback loop continuo.

Collaborative vs Content‑based vs Ibrido

Approccio	Pro	Contro	Quando
Collaborative	Cattura preferenze implicite	Cold start item/utente	Cataloghi stabili con molti segnali
Content‑based	Gestisce nuovi item	Richiede buone feature	Descrizioni ricche e metadati
Ibrido	Meglio dei singoli	Più complesso	Produzione e scale‑up

Best practice

Dati

Eventi puliti, deduplica, finestra temporale e gestione stagionalità.

Qualità

A/B testing, metriche online (CTR/CR), controlli diversity/novelty e bias.

Governance

Regole etiche, trasparenza, spiegazioni e rispetto preferenze privacy.

Prossimi passi

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FAQ

Quali KPI usare offline e online?

Offline: Precision@K, Recall@K, MAP, NDCG. Online: CTR, conversion, revenue uplift, dwell time.

Come evitare “filter bubble”?

Controlli di diversity/novelty, serendipity e soglie di copertura per categorie/brand.

Serve tempo reale?

Usa session‑based/seq2seq per scenari rapidi; batch giornaliero può bastare per cataloghi lenti.