コースのまとめ
ここでは、以下を行う方法について学習しました。
- レコメンデーション システムの目的を説明する。
- 以下を含む Recommender システムのコンポーネントを理解する
再ランキングを行います。
- エンベディングを使用してアイテムとクエリを表す。
- 一般的な手法についてより深い技術的理解を得る
使用されます。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-08-13 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-08-13 UTC。"],[[["Recommendation systems predict which items a user will like based on their past behavior and preferences."],["These systems use a multi-stage process: identifying potential items (candidate generation), evaluating their relevance (scoring), and refining the order of presentation (re-ranking)."],["Embeddings play a key role in representing items and user queries, facilitating comparisons for recommendations."],["Two primary approaches for recommendation are content-based filtering (using item features) and collaborative filtering (using user similarities)."],["Deep learning techniques enhance traditional methods like matrix factorization, enabling more complex and accurate recommendations."]]],[]]