בדיקת ההבנה
למה כדאי להשתמש במערכות המלצות?
נראה לך שצריך לפזר למידת מכונה על כל מה שצריך.
זה אולי ייראה כך, אבל למעשה, יש הרבה יותר סיבות
לשימוש בלמידת מכונה.
ברצונך להפנות משתמשים לפריטים ממומנים.
אוי, זו לא סיבה נהדרת להשתמש בפתרון למידת מכונה (ML).
כשיש לכם מנוע המלצות, קל יותר לגלוש בתוכן.
בנוסף, מערכת המלצות נהדרת עוזרת למשתמשים למצוא
דברים שהם לא חשבו שהם מחפשים בעצמם.
מהם הרכיבים העיקריים של מערכת המלצות?
יצירת מטריצות, DNN ודירוג מחדש
בעוד שדירוג מחדש הוא רכיב, מטריצת מטריצות ו-DNN הם סוגים של מחוללי מועמדים.
הטמעה, מדדי דמיון והצגת מודעות
הרכיבים האלה קשורים למערכות המלצה, אבל הם לא הרכיבים הראשיים.
יצירת מועמדים, ניקוד ודירוג מחדש
כל הכבוד! אלה שלושת הרכיבים העיקריים של כל מערכת המלצות.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-07-26 (שעון 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."]]],[]]
