Sprawdź swoją wiedzę
Dlaczego warto korzystać z systemów rekomendacji?
Wydaje Ci się, że wszystko, co trzeba, możesz uzupełnić za pomocą systemów uczących się.
Może się to wydawać, ale w rzeczywistości jest znacznie więcej powodów, dla których warto używać systemów uczących się.
Zastosowanie mechanizmu rekomendacji ułatwia przeglądanie treści.
Świetny system rekomendacji ułatwia też użytkownikom znalezienie rzeczy, które sami nie wymyśliliby samodzielnie.
chcesz kierować użytkowników do produktów sponsorowanych;
To nie jest dobry powód do korzystania z systemu uczącego się.
Jakie są główne komponenty systemu rekomendacji?
umieszczanie, dane o podobieństwach i wyświetlanie reklam
Te elementy są powiązane z systemami rekomendacji, ale nie są głównymi komponentami.
czynnik matrycy, nazwa wyróżniająca i ranking
Zmiana pozycji w rankingu jest komponentem, ale matryca matrycy i DNN to typy generatorów kandydatów.
zdobywanie, ocenianie i pozytywne oceny kandydatów
Brawo! To są 3 główne komponenty dowolnego systemu rekomendacji.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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."]]],[]]
