Đăng nhập tài khoản:
Recommend trong tiếng Anh có nghĩa là lời khuyến nghị, đưa ra gợi ý ai đó làm gì. Trong hoạt động kinh doanh cũng như trong cuộc sống, từ Recommend có thể được sử dụng với nhiều đối tượng trong nhiều mối quan hệ giao tiếp khác nhau. Cùng tìm hiểu ý nghĩa và cách sử dụng từ Recommend trong tiếng Anh cũng như trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
MỤC LỤC
Recommend có nghĩa là giới thiệu, tiến cử, khuyến nghị. Đây là một động từ tiếng Anh, dạng danh từ của nó là recommendation (lời giới thiệu, sự tiến cử, lời khuyến nghị)
Recommend (verb) /ˌrek.əˈmend/: to suggest that someone or something would be good or suitable for a particular job or purpose or suggest that a particular action should be done. (Gợi ý ai hoặc cái gì là tốt cho một công việc hoặc mục đích nhất định, hoặc gợi ý hành động cụ thể cần được thực hiện).
Từ đồng nghĩa với Recommend trong tiếng Anh tiêu biểu có thể kể đến như Suggest (gợi ý), Advocate (bênh vực), Proposal (đề xuất), counsel (cố vấn), advise (khuyên nhủ), introduce (giới thiệu).
Ví dụ cách sử dụng của từ Recommend:
She recommend that I should buy this house. (Cô ấy gợi ý rằng tôi nên mua căn nhà đó)
Một số cấu trúc trong tiếng Anh đi với Recommend như:
Cấu trúc 1: Recommend + sb/sth+ to sb
=> được sử dụng để giới thiệu, tiến cử ai hoặc cái gì với người nào đó.
Ví dụ:
He recommended an interesting film to me. (anh ấy giới thiệu một bộ phim thú vị với tôi)
Cấu trúc 2: Recommend sb
=> Được sử dụng để đưa ra lời khuyên với một ai đó, hoặc ý tiến cử ai đó, có thể được thay thế bởi cụm từ “speak well of” (nói tốt về ai đó)
Ví dụ:
He recommended Linh to go to the doctor as soon as possible. (anh ấy khuyên Linh đi khám bác sĩ ngay khi có thể)
.jpg "Recommend là gì")
Cấu trúc 3: Recommend sb to do sth
S+ recommend that S+ should V
=> được sử dụng để đưa ra lời khuyên ai đó nên làm gì
Ví dụ:
They recommend me to do what they said. (họ khuyên tôi nên làm theo những gì họ đã nói)
He recommended that I should eat clean. (anh ấy khuyên rằng tôi nên có chế độ ăn uống đảm bảo sức khỏe)
Cấu trúc 4: S+ recommend sb/sth + for/as sth
=> Được sử dụng để tiến cử ai đó vào một vị trí mà bản thân cảm thấy xứng đáng.
Ví dụ:
I recommended him as a responsible leader. (Tôi đề cử anh ấy như một người lãnh đạo đầy trách nhiệm)
Cấu trúc 5: Recommend sth to someone’care
=> Gửi gắm cái gì tới sự chăm sóc của một ai đó.
Ví dụ:
Can I recommend my dog to his care? (Liệu tôi có thể gửi chú chó này để anh ấy chăm sóc không?)
Cấu trúc 6: S+ recommend sb +Ving
=> Cấu trúc được sử dụng để giới thiệu cho ai đó việc gì mà người đó cảm thấy hay, hữu ích.
Ví dụ:
She highly recommend me watching this film. (Cô ấy cực kì khuyến khích tôi xem bộ phim này)
Về mặt ý nghĩa các từ Recommend, introduce, advise, suggest đều có nghĩa là đề nghị, khuyên bảo. Tuy nhiên xét về ngữ cảnh, mỗi từ lại được sử dụng trong những trường hợp khác nhau, cụ thể:
Introduce: thường được dùng trong tình huống muốn làm cho ai biết về điều gì đó.
Ví dụ: Let me introduce our new product. (Hãy để tôi giới thiệu về sản phẩm mới của chúng tôi)
Cấu trúc với Advise: Advise sb to do sth/ advise sb on sth
=> người đưa ra lời khuyên phải là người có chuyên môn, am hiểu về một lĩnh vực nhất định trong khi sử dụng từ recommend có thể là đối tượng nào cũng có thể đưa ra lời khuyên được.
Ví dụ: The teacher advises us to study hard. (Cô giáo khuyên chúng tôi nên học hành chăm chỉ)
Cấu trúc Suggest: Suggest doing sth/ suggest sth/ suggest that sb do sth
=> được sử dụng khi đưa ra ý tưởng có tính khả thi, thường được dùng trong cuộc nói chuyện thân mật hoặc trong văn nói hàng ngày.
Ví dụ: I suggest him apply for this position. (Tôi gợi ý anh ta nên ứng tuyển cho vị trí này.)
Recommend trong hoạt động kinh doanh được ứng dụng trở thành một phương pháp giúp cho tập đoàn trở nên nổi tiếng. Hệ thống khuyến nghị tự động (Recommendation System) được sử dụng rộng rãi và trở nên phổ biến trong cuộc sống hiện đại.
Hệ thống khuyến nghị tự động là một lớp con của hệ thống lọc thông tin, được sử dụng để dự đoán “xếp hạng” sở thích, thói quen của một người trong các lĩnh vực cụ thể như quảng cáo, phim ảnh, âm nhạc, tin tức, sách báo, các sản phẩm hàng hóa.
Hệ thống này được sử dụng trong nhiều trang web, mạng xã hội, đưa ra gợi ý để hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định. Hệ thống khuyến nghị tự động sử dụng kỹ thuật thu thập dữ liệu và kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu, so sánh hồ sơ người dùng với ứng dụng mà doanh nghiệp kinh doanh, sau đó xử lý thông tin và đánh giá hành vi người dùng.
.jpg "Recommend là gì")
Để tiếp cận khách hàng và biết được sở thích, thói quen của họ, hệ thống khuyến nghị tự động sử dụng một số phương pháp gợi ý như:
+ Phương pháp gợi ý dựa theo lọc cộng tác
+ Phương pháp gợi ý dựa theo nội dung
+ Kỹ thuật lai
Đây là hệ thống gợi ý được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất, đồng thời cũng đạt được nhiều thành công như mong đợi trong thực tế. Hệ thống lọc cộng tác phân tích và tổng hợp các điểm số đánh giá đối tượng, từ đó đưa ra những gợi ý mà có thể người sử dụng quan tâm. Hệ thống sẽ nhận ra người sử dụng có những điểm tương quan với những người quan tâm đến vấn đề này, hoặc có sở thích tương tự trước đó. Nguyên tắc hoạt động của phương pháp lọc cộng tác chính là những người có đặc điểm tương tự nhau sẽ quan tâm đến những sản phẩm giống nhau.
Ưu điểm của phương pháp lọc cộng tác là chúng diễn ra hoàn toàn độc lập, khả năng đánh giá trên đa dạng các hạng mục mà không cần tri thức miền. Chất lượng khảo sát, đánh giá về các đối tượng người tiêu dùng sẽ tăng dần theo thời gian. Tuy nhiên, hệ thống lọc cộng tác này cũng sẽ gặp nhiều khó khăn đối với những đối tượng người dùng mới, chưa có nhiều lịch sử sử dụng.
Phương pháp lọc cộng tác được chia thành hai loại là lọc cộng tác dựa trên người dùng (user-based filtering) và lọc cộng tác dựa trên sản phẩm (item-based filtering).
Trong hệ thống gợi ý dựa trên nội dung, các đối tượng được biểu diễn bởi các đặc điểm liên quan tới chúng. Những sản phẩm tương đồng sẽ được biểu diễn dưới dạng một vectơ thuộc tính và sử dụng độ đo tương tự để đánh giá mức độ tương đồng của các thuộc tính đó.
Hệ thống sẽ tư vấn một bộ phim, một sản phẩm thời trang hay sản phẩm công nghệ có những đặc điểm phù hợp với đặc điểm người dùng đã từng đánh giá cao. Hệ thống gợi ý dựa trên nội dung sẽ sử dụng cả tập hồ sơ sản phẩm và tập hồ sơ người dùng để xây dựng mô hình huấn luyện.
Danh sách đặc tính của các sản phẩm cần được cập nhật liên tục để hệ thống có đầy đủ các thông tin, chất lượng đánh giá độ tương quan của hệ thống cũng từ đó tăng dần theo thời gian.
Hệ thống gợi ý tự động sử dụng kỹ thuật lai là cách kết hợp hai phương pháp đã nêu trên lọc cộng tác và lọc theo nội dung. Mỗi phương pháp có những ưu, nhược điểm riêng nên sẽ khắc phục nhược điểm của nhau và đồng thời phát huy những ưu điểm.
Kỹ thuật lai cải thiện hiệu suất dự đoán, đưa ra những gợi ý chính xác hơn, tương đồng với những vấn đề người sử dụng quan tâm. Hệ thống lai sử dụng kỹ thuật phức tạp hơn nên chi phí doanh nghiệp phải chi trả cũng sẽ lớn hơn.
Tóm lại, hệ thống gợi ý Recommendation Systems được ứng dụng rất thành công trong việc dự đoán sở thích, thói quen của người dùng. Recommendation Systems được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực như thương mại điện tử, giải trí, giáo dục,...Hệ thống sẽ phân tích thói quen, hành vi người dùng, từ đó có những đề xuất phù hợp, khả năng cao được lựa chọn.
Như vậy, trên đây là cách sử dụng của từ “Recommend” trong tiếng Anh cũng như ứng dụng của hệ thống gợi ý tự động Recommendation Systems trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Vieclam123.vn hy vọng rằng qua bài viết này có thể giúp bạn hiểu được “Recommend là gì” một cách toàn diện nhất.
>> Xem thêm tin:
MỤC LỤC
Chia sẻ