خلاصه دوره
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.
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-01-13 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-01-13 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["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."]]],[]]
