Fünf gängige Empfehlungsalgorithmen für maschinelles Lernen

Personalisierung ist der aktuelle Trend Ob E-Commerce, virtuelle Assistenten oder Kurzvideos: Empfehlungsalgorithmen nutzen künstliche Intelligenz (KI), um Nutzern personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzuzeigen.

Aktuelle Empfehlungsalgorithmen basieren hauptsächlich darauf, Benutzerdaten aus sozialen Medien, Websites, E-Commerce-Portalen, Anwendungen und anderen Kanälen zu sammeln und diese Daten zu verwenden, um künstliche Intelligenz (KI) mit maschinellen Lernfähigkeiten zu trainieren.

Als nächstes stellen wir 5 gängige Empfehlungsalgorithmen für maschinelles Lernen vor:

1. Kollaborative Filterung

Kollaborative Filterung (CF) ist eine alte und klassische Empfehlungstechnologie, die zur Personalisierung von Benutzern mit ähnlichen Interessen verwendet wird von Informationen. Kurz gesagt, kollaboratives Filtern kann Benutzern dabei helfen, andere ähnliche Produkte durch Empfehlungen vom Typ „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, haben ihn auch gekauft“ zu entdecken. Es funktioniert, indem es anhand seines Kaufverhaltens auf die Präferenzen der Nutzer für einen bestimmten Produkttyp schließt und ihnen weitere ähnliche Produkte empfiehlt. Durch die Analyse von Benutzern, die heute ähnliche Produkte gekauft haben, können wir vorhersagen, welche Produkte sie in Zukunft mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen werden. Diese Methode wird häufig in personalisierten Empfehlungssystemen eingesetzt, um Benutzern ein besseres Einkaufserlebnis zu bieten.

2. Inhaltsbasierte Filterung

Der zweite Empfehlungsalgorithmus ist die inhaltsbasierte Filterung, die gekaufte Produkte als Eingabedaten verwendet, um ähnliche Produkte zu empfehlen. Diese Empfehlungsmethode funktioniert für jeden einzelnen Benutzer und kann auf eine große Benutzerbasis angewendet werden.

Solche Empfehlungen finden sich meist in Produkten wie E-Commerce-Portalen, Kurzvideos und digitalen Bibliotheken.

3. Personalisiertes Video-Ranking

Der personalisierte Video-Ranker-Algorithmus (PVR) entstand aus dem dringenden Bedarf an OTT-Diensten (Over-the-Top) zur Ermittlung von Benutzerpräferenzen.

Nehmen Sie Netflix als Beispiel: Der Boom bei der Produktion und Nachfrage digitaler Inhalte veranlasste das Unternehmen, ein einzigartiges und effektives Empfehlungssystem zu entwickeln.

Überwachte und unüberwachte Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es Netflix, die richtige Balance zwischen personalisierten und nicht personalisierten Inhaltsempfehlungen zu finden.

Der PVR-Algorithmus ruft auf personalisierte Weise für jeden Benutzer die besten Übereinstimmungen aus dem gesamten Datenbankkatalog ab und kombiniert personalisierte Filterung mit erstklassigen Webserien.

4. Deep Neural Network

Verwenden Sie Deep Neural Network, um die historischen Aufzeichnungen jedes Benutzers zu analysieren, einschließlich Likes, Kommentare und am häufigsten konsumierter digitaler Inhalte. Prognostizieren Sie zukünftige Benutzerpräferenzen präzise und relevant. In Verbindung mit dem Ranking-Algorithmus werden für jeden Inhalt umfangreichere Funktionen extrahiert, um Empfehlungen zu bewerten.

5. Wissensbasiertes Empfehlungssystem

Wissensbasiert wird durch umfangreiche, vielfältige und sich schnell ändernde Datensätze unterstützt. Erfassen Sie digital gespeichertes Wissen im Backend, indem Sie die Datenabsicht und den Kontext dekodieren, um sie an bestimmte Benutzeranfragen anzupassen.

Dieses Empfehlungssystem mit maschinellen Lernfunktionen kann sein Wissen in vertikalen Bereichen erheblich erweitern. Das Besondere an diesem wissensbasierten Empfehlungsalgorithmus ist, dass er kontinuierlich verbessert werden kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf gängige Empfehlungsalgorithmen für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!