Краткое содержание курса
Теперь вы должны знать, как сделать следующее:
- Опишите назначение рекомендательных систем.
- Объясните компоненты системы рекомендаций, включая генерацию кандидатов, выставление оценок и изменение рейтинга.
- Используйте внедрения для представления элементов и запросов.
- Различают фильтрацию на основе контента и совместную фильтрацию.
- Описать, как матричную факторизацию можно использовать в рекомендательных системах.
- Объясните, как глубокие нейронные сети могут преодолеть некоторые ограничения матричной факторизации.
- Опишите подход к поиску, оценке и переоценке при построении системы рекомендаций.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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."]]],[]]
