Öğrendiklerinizi kontrol etme
Öneri sistemlerini neden kullanmalısınız?
Kullanıcıları sponsorlu öğelere yönlendirmek istiyorsunuz.
Tüh! Bu, hiçbir makine öğrenimi çözümünü kullanmak için iyi bir neden değil.
Her şeyi makine öğrenimine sığdırman gerektiğini düşünüyorsun.
Öyle görünse de aslında makine öğrenimi kullanmak için çok daha iyi neden var.
Öneri motoruna sahip olmak içeriğe göz atmayı kolaylaştırır.
Ayrıca, harika bir öneri sistemi, kullanıcıların kendi başına aramayı düşünmeyecekleri şeyleri bulmalarına yardımcı olur.
Öneri sisteminin temel bileşenleri nelerdir?
matrisi çarpanlara ayırma, DNN ve yeniden sıralama
Yeniden sıralama, bileşen olarak matrisi ölçeklendirme ve DNN'yi oluşturur.
yerleştirme, benzerlik metrikleri ve yayınlama
Bu öğeler, öneri sistemleriyle ilgilidir ancak birincil bileşen değildir.
aday oluşturma, puanlama ve tekrar sıralama
Mükemmel! Bunlar, herhangi bir öneri sisteminin üç ana bileşenidir.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]],[]]
