আপনার উপলব্ধি পরীক্ষা করুন
কেন আপনি সুপারিশ সিস্টেম ব্যবহার করবেন?
আপনি স্পনসর আইটেম ব্যবহারকারীদের নির্দেশ করতে চান.
হ্যাঁ, এটি কোনও এমএল সমাধান ব্যবহার করার একটি দুর্দান্ত কারণ নয়।
আপনি মনে করেন যে আপনাকে সবকিছুতে এমএল ছিটিয়ে দিতে হবে।
এটা মনে হতে পারে, কিন্তু বাস্তবে, ML ব্যবহার করার জন্য অনেক ভাল কারণ আছে।
একটি সুপারিশ ইঞ্জিন থাকা বিষয়বস্তু ব্রাউজিং সহজ করে তোলে.
এছাড়াও, একটি দুর্দান্ত সুপারিশ সিস্টেম ব্যবহারকারীদের এমন জিনিসগুলি খুঁজে পেতে সহায়তা করে যা তারা নিজেরাই খোঁজার কথা ভাবেনি।
একটি সুপারিশকারী সিস্টেমের প্রাথমিক উপাদান কি কি?
ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন, ডিএনএন, এবং রির্যাঙ্কিং
রি-র্যাঙ্কিং একটি উপাদান হলেও, ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরাইজেশন এবং ডিএনএন হল প্রার্থী জেনারেটরের প্রকার।
এমবেডিং, মিল মেট্রিক্স, এবং পরিবেশন
এই উপাদানগুলি সুপারিশ সিস্টেমের সাথে সম্পর্কিত, কিন্তু তারা প্রাথমিক উপাদান নয়।
প্রার্থী জেনারেশন, স্কোরিং এবং রি-র্যাঙ্কিং
সুন্দরভাবে সম্পন্ন! যেকোন সুপারিশ ব্যবস্থার এই তিনটি প্রাথমিক উপাদান।
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["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."]]],[]]
