ตรวจสอบความเข้าใจ
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เหตุใดจึงต้องใช้ระบบการแนะนํา
การมีเครื่องมือแนะนําทําให้คุณเรียกดูเนื้อหาได้ง่ายขึ้น
นอกจากนี้ ระบบการแนะนําที่ดียังช่วยให้ผู้ใช้พบสิ่งที่ตนคิดว่าไม่ได้คิดเองด้วย
เธอคิดว่าต้องเติม ML ให้ทุกอย่างเลย
ถึงแม้ว่าการทําเช่นนี้อาจเป็นไปได้ แต่จริงๆ แล้ว การใช้ ML นั้นมีเหตุผลที่ดีกว่ามาก
คุณต้องการนําผู้ใช้ไปยังรายการที่ได้รับการสนับสนุน
อ๊ะ นี่ไม่ใช่เหตุผลที่ดีที่จะใช้โซลูชัน ML ใดๆ
องค์ประกอบหลักของระบบแนะนําคืออะไร
การสร้างผู้สมัคร การให้คะแนน และการจัดอันดับใหม่
เยี่ยมมาก ซึ่งเป็นองค์ประกอบหลัก 3 อย่างของระบบแนะนํา
การฝัง เมตริกความคล้ายคลึงกัน และการแสดงผล
องค์ประกอบเหล่านี้เกี่ยวข้องกับระบบการแนะนํา แต่ไม่ใช่องค์ประกอบหลัก
การแยกตัวประกอบเมทริกซ์, DNN และการจัดอันดับใหม่
แม้ว่าการจัดอันดับใหม่จะเป็นคอมโพเนนต์ แต่การแยกประเภทเมทริกซ์และ DNN เป็นประเภทของเครื่องมือสร้างผู้สมัคร
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"],[[["\u003cp\u003eRecommendation systems enhance content browsing and help users discover new items.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommender systems are built with three primary components: candidate generation, scoring, and re-ranking.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile machine learning is often associated with recommendation systems, using it solely to promote sponsored items is not recommended.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Check your understanding\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhy would you use recommendation systems? \nHaving a recommendation engine makes browsing content easier. \nPlus, a great recommendation system helps users find things they wouldn't have thought to look for on their own. \nYou think you have to sprinkle ML on everything. \nIt might seem that way, but in reality, there are much better reasons to use ML. \nYou want to direct users to sponsored items. \nYikes, this is not a great reason to use any ML solution. \nWhat are the primary components of a recommender system? \ncandidate generation, scoring, and re-ranking \nNicely done! These are the three primary components of any recommendation system. \nembedding, similarity metrics, and serving \nThese elements are related to recommendation systems, but they are not primary components. \nmatrix factorization, DNN, and reranking \nWhile re-ranking is a component, matrix factorization and DNN are types of candidate generators."]]