おすすめシステムを使う理由は何ですか。
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。
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 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。
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。
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。