Riepilogo del corso
Ora dovresti sapere come svolgere le seguenti operazioni:
- Descrivi lo scopo dei sistemi di suggerimenti.
- Spiega i componenti di un sistema di suggerimenti, tra cui la generazione di candidati, la valutazione e il nuovo ranking.
- Utilizza gli incorporamenti per rappresentare elementi e query.
- Distinguere tra filtro basato sui contenuti e filtro collaborativo.
- Descrivere come la fattorizzazione matriciale può essere utilizzata nei sistemi di suggerimenti.
- Spiega come le reti neurali profonde possono superare alcune delle limitazioni
della fattorizzazione della matrice.
- Descrivi un approccio di recupero, assegnazione del punteggio e nuovo ranking per la creazione di un
sistema di suggerimenti.
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Ultimo aggiornamento 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 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."]]],[]]
