Проверьте свое понимание
Зачем вам использовать рекомендательные системы?
Вы думаете, что вам нужно посыпать ML на все.
Может так показаться, но на самом деле есть гораздо более весомые причины для использования ML.
Наличие механизма рекомендаций упрощает просмотр контента.
Кроме того, отличная система рекомендаций помогает пользователям находить то, что они и не подумали бы искать самостоятельно.
Вы хотите направить пользователей к спонсируемым товарам.
Да, это не повод использовать какое-либо решение для машинного обучения.
Каковы основные компоненты рекомендательной системы?
встраивание, показатели сходства и обслуживание
Эти элементы связаны с рекомендательными системами, но не являются первичными компонентами.
матричная факторизация, DNN и переранжирование
В то время как переранжирование является компонентом, матричная факторизация и DNN являются типами генераторов-кандидатов.
генерация кандидатов, оценка и повторное ранжирование
Отлично сделано! Это три основных компонента любой рекомендательной системы.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-07-27 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2024-07-27 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."]]],[]]