Podsumowanie kursu
Teraz wiesz już, jak:
- Opisz przeznaczenie systemów rekomendacji.
- Omówienie elementów systemu rekomendacji, w tym
zdobywanie kandydatów,
punktowanie i ponowne pozycjonowanie.
- Używaj wektorów dystrybucyjnych do reprezentowania elementów i zapytań.
- Lepsze zrozumienie typowych technik stosowanych w technice technicznej.
używane w generowaniu kandydatów.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2024-08-13 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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."]]],[]]
