Podsumowanie kursu
Powinieneś już wiedzieć, jak wykonać te czynności:
- Opisz cel systemów rekomendacji.
- Wyjaśnij, z czego składa się system rekomendacji, w tym generowanie kandydatów, przyznawanie im ocen i ponownie ich rankingowanie.
- Używaj wektorów dystrybucyjnych do reprezentowania elementów i zapytań.
- Wskaż różnice między filtrowaniem treści i filtrowaniem opartym na współpracy.
- Opisz, jak można stosować czynnikowanie macierzy w systemach rekomendacji.
- Wyjaśnienie, jak głębokie sieci neuronowe mogą przezwyciężyć niektóre ograniczenia faktoryzacji macierzy.
- Opisz podejście do tworzenia systemu rekomendacji, które polega na wyszukiwaniu, ocenianiu i ponownie ustalaniu rankingu.
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: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 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."]]],[]]
