Pourquoi utiliser des systèmes de recommandation ?
Un moteur de recommandations facilite la navigation dans le contenu.
De plus, un excellent système de recommandation aide les utilisateurs à trouver des produits qu'ils n'auraient pas envisagé de rechercher par eux-mêmes.
Vous pensez qu'il faut étaler le ML sur tout.
Cela peut sembler le cas, mais en réalité, il existe de bien meilleures raisons d'utiliser le ML.
Vous souhaitez rediriger les utilisateurs vers des éléments sponsorisés.
Ce n'est pas une bonne raison d'utiliser une solution de ML.
Quels sont les principaux composants d'un système de recommandation ?
génération, évaluation et reclassement des candidats
Bravo ! Il s'agit des trois principaux composants de tout système de recommandation.
représentation vectorielle continue, métriques de similarité et inférence
Ces éléments sont liés aux systèmes de recommandation, mais ne sont pas des composants principaux.
factorisation matricielle, DNN et reclassement
Bien que le reclassement soit un composant, la factorisation matricielle et le DNN sont des types de générateurs de candidats.