अपनी समझ की जांच करना
सुझाव देने वाले सिस्टम का इस्तेमाल क्यों करना चाहिए?
आप उपयोगकर्ताओं को प्रायोजित आइटम पर भेजना चाहते हैं.
अरे, यह किसी भी एमएल के समाधान का इस्तेमाल करने की अच्छी वजह नहीं है.
सुझाव इंजन होने से, कॉन्टेंट को ब्राउज़ करने में आसानी होती है.
इसके अलावा, सुझाव देने का एक बेहतरीन सिस्टम, उपयोगकर्ताओं को उनकी पसंद की चीज़ें खोजने में मदद करता है.
आपको लगता है कि आपको सब कुछ मशीन पर छिड़कना होगा.
ऐसा लग सकता है, लेकिन असल में, एमएल इस्तेमाल करने की कई बेहतर वजहें हैं.
सुझाव देने वाले सिस्टम के मुख्य कॉम्पोनेंट क्या हैं?
मैट्रिक्स फ़ैक्टरिंग, डीएनएन, और रीरैंकिंग
फिर से रैंक करने की प्रक्रिया एक कॉम्पोनेंट है. मैट्रिक्स फ़ैक्टर और डीएनएन, उम्मीदवारों के जनरेटर हैं.
उम्मीदवार जनरेशन, स्कोरिंग, और दोबारा रैंकिंग
बहुत बढ़िया! किसी भी सुझाव वाले सिस्टम के तीन मुख्य कॉम्पोनेंट ये
होते हैं.
एम्बेड करना, मिलती-जुलती मेट्रिक दिखाना और विज्ञापन दिखाना
ये एलिमेंट, सुझाव देने वाले सिस्टम से जुड़े हैं, लेकिन ये मुख्य कॉम्पोनेंट नहीं हैं.
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आखिरी बार 2024-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2024-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["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."]]],[]]