용어
본격적으로 시작하기 전에 다음 사항에 유의해야 합니다.
항목 (문서라고도 함)
시스템에서 권장하는 항목입니다. Google Play 스토어의 경우 항목은 설치할 수 있는 앱입니다. YouTube의 경우 항목은 동영상입니다.
쿼리 (컨텍스트라고도 함)
시스템에서 추천을 제공하기 위해 사용하는 정보 쿼리는 다음 조합일 수 있습니다.
- 사용자 정보
- 사용자의 ID
- 사용자가 이전에 상호작용한 항목
- 추가 컨텍스트
Embedding
불연속 집합 (이 경우 쿼리 또는 제안할 항목 집합)에서 임베딩 공간이라는 벡터 공간에 대한 매핑입니다. 대부분의 추천 시스템은 쿼리 및 항목의 적절한 임베딩 표현을 학습합니다.
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최종 업데이트: 2022-09-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2022-09-27(UTC)"],[[["Recommendation systems predict user preferences by suggesting relevant items like apps or videos."],["These systems leverage user data, including past interactions and contextual information, to personalize recommendations."],["Embeddings are mathematical representations of queries and items, enabling the system to identify similarities and make predictions."]]],[]]
