סקירה כללית של המערכות של ההמלצות

אחת מהארכיטקטורות הנפוצות במערכות של המלצות היא הרכיבים הבאים:

  • יצירת מועמדים
  • ניקוד
  • דירוג מחדש

איור של הרכיבים של מערכת המלצות וקנה המידה של כל שלב.

יצירת מועמדים

בשלב הראשון הזה, המערכת מתחילה מקורפוס שעשוי להיות ענק יוצרת קבוצת משנה קטנה בהרבה של מועמדים. לדוגמה, המועמד ב-YouTube מפחית מיליארדי סרטונים למאות או לאלפי סרטונים. המודל צריך להעריך שאילתות במהירות בהינתן הגודל העצום של לקורפוס. מודל נתון עשוי לספק מספר יוצרי מועמדים, שכל אחד מהם יכול להגיש מועמדות תת-קבוצה שונה של מועמדים.

ציון

בשלב הבא, מודל נוסף נותן ניקוד ומדרג את המועמדים כדי לבחור קבוצת הפריטים (בסדר של 10) שיוצגו למשתמש. מאחר ש כדי להעריך קבוצת משנה קטנה יחסית של פריטים, המערכת יכולה להשתמש מודל מדויק יותר שמסתמך על שאילתות נוספות.

דירוג מחדש

לבסוף, המערכת צריכה לקחת בחשבון מגבלות נוספות הדירוג הסופי. לדוגמה, המערכת מסירה פריטים שהמשתמש שלא אהבתי במפורש או משפר את הציון של תוכן עדכני יותר. דירוג מחדש יכולה גם להבטיח גיוון, עדכניות והוגנות.

נדון בכל אחד מהשלבים האלה במהלך הכיתה, מספקים דוגמאות ממערכות המלצות שונות, כמו YouTube.