สรุปหลักสูตร
ตอนนี้คุณควรทราบวิธีดำเนินการต่อไปนี้แล้ว
- อธิบายวัตถุประสงค์ของระบบการแนะนำ
- อธิบายองค์ประกอบของระบบการแนะนำ ซึ่งรวมถึงการสร้างรายการที่เป็นไปได้ การให้คะแนน และการจัดอันดับใหม่
- ใช้การฝังเพื่อแสดงรายการและการค้นหา
- แยกความแตกต่างระหว่างการกรองตามเนื้อหากับการกรองแบบร่วมมือ
- อธิบายวิธีใช้การแยกแยะเมทริกซ์ในระบบการแนะนำ
- อธิบายวิธีที่เครือข่ายประสาทเทียมลึกสามารถเอาชนะข้อจํากัดบางอย่างของการจัดระเบียบเมทริกซ์
- อธิบายวิธีการดึงข้อมูล การให้คะแนน และการจัดอันดับใหม่เพื่อสร้างระบบการแนะนำ
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-01-13 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 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."]]],[]]
