과정 요약
이제 다음 작업을 하는 방법을 알게 되었습니다.
- 추천 시스템의 목적을 설명합니다.
- 후보 생성, 점수 매기기, 재정렬을 비롯한 추천 시스템의 구성요소를 설명합니다.
- 임베딩을 사용하여 항목과 쿼리를 나타냅니다.
- 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 구분합니다.
- 추천 시스템에서 행렬 분해를 사용하는 방법을 설명합니다.
- 심층신경망이 행렬 분해의 일부 제한사항을 극복하는 방법을 설명합니다.
- 추천 시스템을 빌드하기 위한 검색, 점수 매기기, 재정렬 접근 방식을 설명합니다.
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최종 업데이트: 2025-01-13(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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."]]],[]]
