Puanlama

Aday oluşturma işleminden sonra, başka bir model belirlenen adayı puanlayıp sıralar seçimlerini ekleyebilirsiniz. Öneri sistemi farklı kaynaklar kullanan birden fazla aday oluşturucu olabilir (örneğin, şu şekildedir:

Örnekler

• Matrisi çarpanlara ayırma modelinden ilgili öğeler.
• Kişiselleştirmeyi hesaba katan kullanıcı özellikleri.
• "Local" (Yerel) - "uzak" items; yani coğrafi bilgileri alıp hesaba katar.
• Popüler veya trend olan öğeler.
• Sosyal medya grafiği yani tarafından beğenilen veya önerilen öğeler arkadaş.

Sistem, bu farklı kaynakları birleştirerek Adaylar, tek bir modele göre puanlanır ve modele göre sıralanır. o puandır. Örneğin, sistem bir modeli eğiterek kullanıcıların YouTube'daki bir videoyu izleme olasılığı aşağıdaki gibidir:

• sorgu özellikleri (örneğin, kullanıcı izleme geçmişi, dil, ülke, zaman)
• video özellikleri (ör. başlık, etiketler, video yerleştirme)

Sistem daha sonra adaylar havuzunda videoları ilişkilendirme modelini kullanır.

Aday oluşturucunun puan almasına neden izin vermiyorsunuz?

Aday oluşturucular bir puan hesapladığından (benzerlik ölçüsü gibi) yer alırsa, bunları sıralamada kullanmak isteyebilirsiniz. olur. Ancak, aşağıdaki nedenlerle bu uygulamadan kaçınmanız gerekir:

• Bazı sistemler birden fazla aday oluşturucuyu kullanır. Bu puanların birbirine benzemeyebilir.
• Daha küçük bir aday havuzunda ise sistem daha fazla özellik ve bağlamı daha iyi yakalayabilecek daha karmaşık bir model.

Puanlama için hedef fonksiyon seçme

Hatırlayacağınız üzere, ML Sorunu'na Giriş Çerçeveleme, Makine öğrenimi muzip bir cin gibi davranabilir: Hedefi öğrenmekten çok mutlu ancak ne istediğinize dikkat etmeniz gerekir. Bu haylaz öneri sistemleri için de geçerlidir. Puanlama seçimi fonksiyonunun, öğelerin sıralamasını önemli ölçüde etkilemesi nihayetinde önerilerin kalitesiyle ilgili olanlar.

Örnek:

Her bir belirleyeceksiniz.

Tıklama oranını en üst düzeye çıkarma

Puanlama işlevi tıklamalar için optimizasyon yapıyorsa sistem, tıklama tuzağı videolardır. Bu puanlama işlevi tıklama oluşturur, ancak iyi bir kullanıcı deneyimi sunmak. Kullanıcıların kısa bir süre içinde kaybolabilir.

İzlenme Süresini En Üst Düzeye Çıkar

Puanlama işlevi izlenme süresi için optimizasyon yapıyorsa sistem çok uzun videolar önermesi, kullanıcı deneyimini olumsuz yönde etkileyebilir. Birden fazla kısa kol saatinin, tek bir uzun kol saati kadar iyi olabileceğini unutmayın.

Çeşitliliği Artırın ve Oturumun İzlenme Süresini En Üst Düzeye Çıkarın

İlgiyi kaybetmeme olasılığı daha yüksek olan daha kısa videolar önerir. en verimli şekilde yararlanabilir.

Puanlamada konumsal ağırlık

Ekranda aşağıda görünen öğelerin tıklanma olasılığı, öğeler daha görünür. Ancak video puanlarken o video bağlantısının ekranın neresinde olacağını bilemez, görünür. Modeli olası tüm konumlarla sorgulamak da çok fazla Pahalı. Birden fazla konumu sorgulamak uygun olsa da, sistem Ancak yine de birden çok sıralama puanı arasında tutarlı bir sıralama elde edemeyebilir.

Çözümler

• Konumdan bağımsız sıralamalar oluşturun.
• Tüm adayları ekranda en üst konumdaymış gibi sıralayın.