Kurszusammenfassung
Sie sollten jetzt Folgendes können:
- Beschreiben Sie den Zweck von Empfehlungssystemen.
- Erläutern Sie die Komponenten eines Empfehlungssystems, einschließlich der Kandidatengenerierung, -bewertung und -neubewertung.
- Verwenden Sie Einbettungen, um Elemente und Abfragen darzustellen.
- Inhalte und Nutzerverhalten unterscheiden
- Beschreiben Sie, wie die Matrixfaktorisierung in Empfehlungssystemen verwendet werden kann.
- Erläutern Sie, wie Deep-Learning-Netzwerke einige der Einschränkungen der Matrixfaktorisierung überwinden können.
- Beschreiben Sie einen Ansatz zum Abrufen, Bewerten und Neubewerten von Inhalten für die Erstellung eines Empfehlungssystems.
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Zuletzt aktualisiert: 2025-01-13 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-01-13 (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."]]],[]]
