หลังจากการสร้างผู้สมัคร โมเดลอื่นจะให้คะแนนและจัดอันดับผู้สมัครที่สร้างขึ้นเพื่อเลือกชุดรายการที่จะแสดง ระบบการแนะนําอาจมีเครื่องมือสร้างที่หลากหลายที่ใช้แหล่งที่มาต่างกัน เช่น
- รายการที่เกี่ยวข้องจากโมเดลการแยกตัวประกอบเมทริกซ์
- ฟีเจอร์ผู้ใช้ที่คํานึงถึงการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
- "Local" เทียบกับ "dantant" รายการ กล่าวคือ พิจารณาข้อมูลทางภูมิศาสตร์
- รายการยอดนิยมหรือมาแรง
- กราฟโซเชียล นั่นคือรายการที่เพื่อนชอบหรือแนะนํา
ระบบจะรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ เหล่านี้ไว้เป็นกลุ่มตัวเลือกร่วมกัน ซึ่งจะใช้คะแนนจากโมเดลเดียวและจัดอันดับตามคะแนนดังกล่าว ตัวอย่างเช่น ระบบจะฝึกโมเดลให้คาดการณ์แนวโน้มของผู้ใช้ที่ดูวิดีโอบน YouTube ได้ในกรณีต่อไปนี้
- ฟีเจอร์การค้นหา (เช่น ประวัติการดู ภาษา ประเทศ เวลา)
- ฟีเจอร์วิดีโอ (เช่น ชื่อ แท็ก การฝังวิดีโอ)
จากนั้นระบบจะจัดอันดับวิดีโอในกลุ่มตัวเลือกตามการคาดการณ์ของโมเดลได้
ทําไมไม่ให้คะแนนของผู้สมัคร
เนื่องจากโปรแกรมประเมินผู้สมัครจะคํานวณคะแนน (เช่น การวัดความคล้ายคลึงกันในพื้นที่แบบฝัง) คุณจึงอาจอยากใช้อันดับเหล่านี้ด้วยการจัดอันดับ แต่คุณควรหลีกเลี่ยงการดําเนินการนี้ด้วยสาเหตุต่อไปนี้
- บางระบบอาศัยโปรแกรมสร้างตัวเลือกที่หลากหลาย คะแนนของโปรแกรมสร้างเหล่านี้ อาจนํามาเปรียบเทียบกันไม่ได้
- เมื่อมีกลุ่มผู้สมัครน้อยลง ระบบก็อาจสามารถใช้ฟีเจอร์ได้มากขึ้นและโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งอาจให้บริบทที่ดีกว่า
การเลือกฟังก์ชันวัตถุประสงค์สําหรับการให้คะแนน
คุณอาจจําได้ว่าจากบทนําเรื่องกรอบความคิดปัญหา ML ML อาจทําตัวเหมือนด้อยกว่า การเรียนรู้การเรียนรู้ที่คุณให้นั้นเป็นเรื่องที่ทําได้ แต่คุณจะต้องระมัดระวังตัวเองในเรื่องที่ต้องการ คุณภาพที่ไม่ดีนี้ยังมีผลกับระบบการแนะนําวิดีโอด้วย การเลือกฟังก์ชันการให้คะแนนอาจส่งผลต่อการจัดอันดับรายการอย่างมาก และส่งผลต่อคุณภาพของคําแนะนําในที่สุด
ตัวอย่าง
คลิกไอคอนบวกเพื่อดูสิ่งที่จะเกิดขึ้นจากการใช้แต่ละวัตถุประสงค์
การให้น้ําหนักตําแหน่งในการให้คะแนน
รายการที่มีระดับต่ํากว่าบนหน้าจอมีแนวโน้มที่จะคลิกน้อยกว่ารายการที่แสดงบนหน้าจออยู่สูงกว่า อย่างไรก็ตาม ขณะทําการให้คะแนน ระบบมักจะไม่รู้ว่าลิงก์ลิงก์ไปยังวิดีโอนั้นปรากฏขึ้นเมื่อใด การค้นหาโมเดลด้วยตําแหน่งที่เป็นไปได้ทั้งหมดมีราคาแพงเกินไป แม้ว่าการค้นหาหลายตําแหน่งจะทําได้ แต่ระบบก็อาจไม่พบอันดับที่สอดคล้องกันในคะแนนการจัดอันดับหลายรายการ
เทคโนโลยี
- สร้างการจัดอันดับที่ไม่ขึ้นอยู่กับตําแหน่ง
- จัดอันดับผู้สมัครทั้งหมดเสมือนว่าอยู่ในตําแหน่งบนสุดของหน้าจอ