理解度をチェックする

おすすめシステムを使う理由は何ですか。

ML をあらゆる環境に投入する必要がある

一見、そう思われるかもしれませんが、実際には、ML を使用する方がはるかに正当な理由があります。

ユーザーをスポンサー アイテムに誘導する場合。

これは、ML ソリューションを使用する大きな理由ではありません。

レコメンデーション エンジンがあれば、コンテンツを簡単にブラウジングできます。

さらに、優れたレコメンデーション システムは、ユーザーが自分では思いつかないようなものを見つけるのに役立ちます。

レコメンデーション システムの主なコンポーネントは何ですか。

候補生成、スコアリング、再ランキング

おつかれさまでした！これらは、レコメンデーション システムの 3 つの主要なコンポーネントです。

行列分解、DNN、再ランキング

再ランキングはコンポーネントですが、行列分解と DNN は候補生成ツールの一種です。

埋め込み、類似性の指標、提供

これらの要素はレコメンデーション システムに関連していますが、主要なコンポーネントではありません。