Verificare le tue conoscenze
Perché dovresti usare i sistemi di consigli?
Vuoi indirizzare gli utenti a elementi sponsorizzati.
Accidenti, questo non è un ottimo motivo per utilizzare una soluzione ML.
Pensi di dover aggiungere il machine learning su tutto.
Potrebbe sembrare così, ma in realtà esistono motivi molto migliori per utilizzare il machine learning.
Avere un motore per suggerimenti semplifica la navigazione nei contenuti.
Inoltre, un eccellente sistema di suggerimenti aiuta gli utenti a trovare quello che
non pensavano di cercare da soli.
Quali sono i componenti principali di un sistema di suggerimenti?
fattorizzazione matrice, DNN e reranking
Sebbene il reranking sia un componente, la fattorizzazione matrice e il DNN sono tipi di generatori candidati.
l'incorporamento, le metriche di similitudine e la pubblicazione
Questi elementi sono correlati ai sistemi di suggerimenti, ma non sono componenti principali.
generazione dei candidati, punteggio e nuovo ranking
Ottimo lavoro! Questi sono i tre componenti principali di qualsiasi sistema di suggerimenti.
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Ultimo aggiornamento 2024-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]
