5가지 일반적인 기계 학습 추천 알고리즘

개인화는 현재 추세입니다. 전자상거래, 가상 비서, 짧은 동영상 등 추천 알고리즘은 인공지능(AI)을 사용하여 사용자에게 개인화된 제품과 서비스를 표시합니다.

현재 추천 알고리즘은 주로 소셜 미디어, 웹사이트, 전자상거래 포털, 애플리케이션 및 기타 채널에서 사용자 데이터를 수집하고 이러한 데이터를 사용하여 기계 학습 기능을 갖춘 인공 지능(AI)을 훈련하는 데 기반을 두고 있습니다.

다음으로 5가지 일반적인 머신러닝 추천 알고리즘을 소개합니다.

1. 협업 필터링

협업 필터링(CF)은 유사한 관심사를 가진 사용자를 개인화하는 데 사용되는 고대 및 고전 추천 기술입니다. 정보의. 간단히 말해서, 협업 필터링은 "이 상품을 구매한 고객도 구매했습니다" 유형의 추천을 통해 사용자가 유사한 다른 상품을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 구매 행동을 기반으로 특정 유형의 제품에 대한 사용자의 선호도를 추론하고 더 유사한 제품을 추천하는 방식으로 작동합니다. 오늘 유사한 상품을 구매한 사용자를 분석함으로써, 향후 구매할 가능성이 높은 상품을 예측할 수 있습니다. 이 방법은 사용자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해 개인화 추천 시스템에서 널리 사용됩니다.

2. 콘텐츠 기반 필터링

두 번째 추천 알고리즘은 구매한 상품을 입력 데이터로 활용하여 유사한 상품을 추천하는 콘텐츠 기반 필터링입니다. 이 추천 방법은 각 특정 사용자에게 효과적이며 대규모 사용자 기반에 적용될 수 있습니다.

이러한 추천은 일반적으로 전자상거래 포털, 짧은 동영상, 디지털 라이브러리와 같은 제품에서 찾을 수 있습니다.

3. 개인화 비디오 랭킹

PVR(Personalized Video Ranker) 알고리즘은 사용자 선호도를 결정하기 위한 OTT(Over-the-top) 서비스의 절실한 필요성에서 유래되었습니다.

넷플릭스를 예로 들어보자. 디지털 콘텐츠 제작과 수요가 급증하면서 넷플릭스는 독특하고 효과적인 추천 시스템을 개발하게 되었습니다.

감독 및 비지도 기계 학습 알고리즘을 통해 Netflix는 개인화된 콘텐츠 추천과 개인화되지 않은 콘텐츠 추천 간에 적절한 균형을 유지할 수 있습니다.

PVR 알고리즘은 각 사용자에 대해 개인화된 방식으로 전체 데이터베이스 카탈로그에서 가장 일치하는 항목을 가져오고 개인화된 필터링과 최고 순위의 웹 시리즈를 결합합니다.

4. 심층 신경망

심층 신경망을 사용하여 좋아요, 댓글, 가장 일반적으로 소비되는 디지털 콘텐츠 등 각 사용자의 기록을 분석합니다. 정확성과 관련성을 바탕으로 미래의 사용자 선호도를 예측하세요. 순위 알고리즘과 결합하여 콘텐츠별로 더욱 풍부한 특징을 추출하여 추천 순위를 매깁니다.

5. 지식 기반 추천 시스템

지식 기반은 풍부하고 다양하며 빠르게 변화하는 데이터 세트를 지원합니다. 특정 사용자 쿼리와 일치하도록 데이터 의도, 컨텍스트를 디코딩하여 백엔드에 디지털로 저장된 지식을 캡처합니다.

머신러닝 기능을 갖춘 이 추천 시스템은 수직 분야에 대한 지식을 크게 늘릴 수 있습니다. 이 지식 기반 추천 알고리즘의 독특한 점은 지속적으로 개선이 가능하다는 점입니다.

위 내용은 5가지 일반적인 기계 학습 추천 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!