ตรวจสอบความเข้าใจ
เหตุใดจึงต้องใช้ระบบการแนะนํา
เธอคิดว่าต้องเติม ML ให้ทุกอย่างเลย
ถึงแม้ว่าการทําเช่นนี้อาจเป็นไปได้ แต่จริงๆ แล้ว การใช้ ML นั้นมีเหตุผลที่ดีกว่ามาก
การมีเครื่องมือแนะนําทําให้คุณเรียกดูเนื้อหาได้ง่ายขึ้น
นอกจากนี้ ระบบการแนะนําที่ดียังช่วยให้ผู้ใช้พบสิ่งที่ตนคิดว่าไม่ได้คิดเองด้วย
คุณต้องการนําผู้ใช้ไปยังรายการที่ได้รับการสนับสนุน
อ๊ะ นี่ไม่ใช่เหตุผลที่ดีที่จะใช้โซลูชัน ML ใดๆ
องค์ประกอบหลักของระบบแนะนําคืออะไร
การแยกตัวประกอบเมทริกซ์, DNN และการจัดอันดับใหม่
แม้ว่าการจัดอันดับใหม่จะเป็นคอมโพเนนต์ แต่การแยกประเภทเมทริกซ์และ DNN เป็นประเภทของเครื่องมือสร้างผู้สมัคร
การฝัง เมตริกความคล้ายคลึงกัน และการแสดงผล
องค์ประกอบเหล่านี้เกี่ยวข้องกับระบบการแนะนํา แต่ไม่ใช่องค์ประกอบหลัก
การสร้างผู้สมัคร การให้คะแนน และการจัดอันดับใหม่
เยี่ยมมาก ซึ่งเป็นองค์ประกอบหลัก 3 อย่างของระบบแนะนํา
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2024-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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."]]],[]]