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为什么要使用推荐系统?
提供商品推荐引擎可让您更轻松地浏览内容。
此外,出色的推荐系统还可以帮助用户找到他们想不到的商品。
你认为必须在一切事物上运用机器学习技术。
看起来似乎是这样,但实际上,使用机器学习有更好的理由。
您希望将用户引导至赞助商内容。
哎呀,这不是使用任何机器学习解决方案的好理由。
Recommender 系统的主要组件有哪些?
候选人生成、评分和重新排名
干得漂亮!这些是任何推荐系统的三个主要组成部分。
嵌入、相似度指标和服务
这些元素与推荐系统相关,但它们不是主要组件。
矩阵分解、DNN 和重新排名
虽然重新排名是一个组件,但矩阵分解和 DNN 是候选生成器的类型。
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最后更新时间 (UTC):2024-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2024-07-26。"],[[["Recommendation systems enhance content browsing and help users discover new items."],["Recommender systems are built with three primary components: candidate generation, scoring, and re-ranking."],["While machine learning is often associated with recommendation systems, using it solely to promote sponsored items is not recommended."]]],[]]