Warum sollten Sie Empfehlungssysteme verwenden?
Mit einem Empfehlungssystem können Sie einfacher nach Inhalten suchen.
Außerdem hilft ein hervorragendes Empfehlungssystem Nutzern, Dinge zu finden, die sie alleine nicht erwartet hätten.
Sie glauben, dass Sie ML auf alles verteilen müssen.
Es mag so erscheinen, aber in Wirklichkeit gibt es viel bessere Gründe, ML zu verwenden.
Sie möchten Nutzer auf gesponserte Elemente weiterleiten.
Das ist kein guter Grund, eine ML-Lösung zu verwenden.
Was sind die Hauptkomponenten eines Empfehlungssystems?
Generierung, Bewertung und Neubewertung von Kandidaten
Gut gemacht! Dies sind die drei Hauptkomponenten jedes Empfehlungssystems.
Einbettungs-, Ähnlichkeitsmesswerte und Bereitstellung
Diese Elemente beziehen sich auf Empfehlungssysteme, sind jedoch keine primären Komponenten.
Matrixfaktorisierung, DNN und Ranking
Das Reranking ist zwar eine Komponente, Matrixfaktorisierung und DNN sind hingegen mögliche Kandidatengeneratoren.