你為什麼要使用推薦系統？
提供建議引擎，讓瀏覽內容更輕鬆。
此外，優質的推薦系統也能協助使用者找到他們認為不在意尋找的內容。
你覺得所有水資源都很厲害。
看起來好像沒問題，但實際上，使用機器學習有更好的理由。
您想將使用者導向贊助商項目。
哎呀，這不是使用任何機器學習解決方案的理由。
推薦功能系統的主要元件為何？
候選人產生、評分和重新排名
非常好！以下為任何推薦系統的三個主要元件。
嵌入、相似度指標和放送次數
這些元素與推薦系統相關，但並非主要元件。
矩陣分解、DNN 和排名
儘管重新排名是元件，矩陣矩陣分解和 DNN 便是候選的產生器類型。