Wissenstest
Warum sollten Sie Empfehlungssysteme verwenden?
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.
Mit einem Empfehlungssystem können Sie einfacher nach Inhalten suchen.
Außerdem hilft ein hervorragendes Empfehlungssystem Nutzern, Dinge zu finden, die sie alleine nicht erwartet hätten.
Was sind die Hauptkomponenten eines 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.
Generierung, Bewertung und Neubewertung von Kandidaten
Gut gemacht! Dies sind die drei Hauptkomponenten jedes Empfehlungssystems.
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Zuletzt aktualisiert: 2024-07-26 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2024-07-26 (UTC)."],[[["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."]]],[]]
