Tóm tắt khóa học
Giờ đây, bạn đã biết cách thực hiện những việc sau:
- Mô tả mục đích của hệ thống đề xuất.
- Giải thích các thành phần của hệ thống đề xuất, bao gồm cả việc tạo đề xuất, tính điểm và xếp hạng lại.
- Sử dụng các mục nhúng để biểu thị các mục và truy vấn.
- Phân biệt giữa tính năng lọc dựa trên nội dung và tính năng lọc cộng tác.
- Mô tả cách sử dụng thuật toán phân tích ma trận trong hệ thống đề xuất.
- Giải thích cách mạng nơron sâu có thể khắc phục một số hạn chế của việc phân tích cú pháp ma trận.
- Mô tả phương pháp truy xuất, tính điểm, xếp hạng lại để xây dựng hệ thống đề xuất.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-01-13 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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."]]],[]]