اکنون باید بدانید که چگونه کارهای زیر را انجام دهید:
- هدف سیستم های توصیه را شرح دهید.
- اجزای یک سیستم توصیه شامل ایجاد نامزد، امتیازدهی و رتبه بندی مجدد را توضیح دهید.
- از تعبیه‌ها برای نمایش موارد و پرس و جوها استفاده کنید.
- بین فیلترینگ مبتنی بر محتوا و فیلتر مشارکتی تمایز قائل شوید.
- نحوه استفاده از فاکتورسازی ماتریس را در سیستم های توصیه توضیح دهید.
- توضیح دهید که چگونه شبکه های عصبی عمیق می توانند بر برخی از محدودیت های فاکتورسازی ماتریس غلبه کنند.
- یک رویکرد بازیابی، امتیازدهی، رتبه بندی مجدد برای ساختن یک سیستم توصیه را شرح دهید.
اکنون باید بدانید که چگونه کارهای زیر را انجام دهید:
- هدف سیستم های توصیه را شرح دهید.
- اجزای یک سیستم توصیه شامل ایجاد نامزد، امتیازدهی و رتبه بندی مجدد را توضیح دهید.
- از تعبیه‌ها برای نمایش موارد و پرس و جوها استفاده کنید.
- بین فیلترینگ مبتنی بر محتوا و فیلتر مشارکتی تمایز قائل شوید.
- نحوه استفاده از فاکتورسازی ماتریس را در سیستم های توصیه توضیح دهید.
- توضیح دهید که چگونه شبکه های عصبی عمیق می توانند بر برخی از محدودیت های فاکتورسازی ماتریس غلبه کنند.
- یک رویکرد بازیابی، امتیازدهی، رتبه بندی مجدد برای ساختن یک سیستم توصیه را شرح دهید.
اکنون باید بدانید که چگونه کارهای زیر را انجام دهید:
- هدف سیستم های توصیه را شرح دهید.
- اجزای یک سیستم توصیه شامل ایجاد نامزد، امتیازدهی و رتبه بندی مجدد را توضیح دهید.
- از تعبیه‌ها برای نمایش موارد و پرس و جوها استفاده کنید.
- بین فیلترینگ مبتنی بر محتوا و فیلتر مشارکتی تمایز قائل شوید.
- نحوه استفاده از فاکتورسازی ماتریس را در سیستم های توصیه توضیح دهید.
- توضیح دهید که چگونه شبکه های عصبی عمیق می توانند بر برخی از محدودیت های فاکتورسازی ماتریس غلبه کنند.
- یک رویکرد بازیابی، امتیازدهی، رتبه بندی مجدد برای ساختن یک سیستم توصیه را شرح دهید.