Lima algoritma pengesyoran pembelajaran mesin biasa

Pemperibadian ialah trend semasa sama ada e-dagang, pembantu maya atau video pendek, algoritma pengesyoran menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memaparkan produk dan perkhidmatan yang diperibadikan kepada pengguna.

Algoritma pengesyoran semasa terutamanya berdasarkan pengumpulan data pengguna daripada media sosial, tapak web, portal e-dagang, aplikasi dan saluran lain, dan menggunakan data ini untuk melatih kecerdasan buatan (AI) dengan keupayaan pembelajaran mesin.

Seterusnya, kami membawakan 5 algoritma pengesyoran pembelajaran mesin biasa:

1 Penapisan kolaboratif

Penapisan kolaboratif (CF) ialah teknologi pengesyoran kuno dan klasik yang digunakan untuk memperibadikan pengguna yang mempunyai minat yang serupa maklumat. Ringkasnya, penapisan kolaboratif boleh membantu pengguna menemui produk lain yang serupa melalui pengesyoran jenis "pelanggan yang membeli item ini turut membelinya". Ia berfungsi dengan menyimpulkan keutamaan pengguna untuk jenis produk tertentu berdasarkan gelagat pembelian mereka dan mengesyorkan produk yang lebih serupa kepada mereka. Dengan menganalisis pengguna yang membeli produk serupa hari ini, kami boleh meramalkan produk yang mereka lebih berkemungkinan membeli pada masa hadapan. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam sistem pengesyoran diperibadikan untuk memberikan pengguna pengalaman membeli-belah yang lebih baik.

2. Penapisan berasaskan kandungan

Algoritma pengesyoran kedua ialah penapisan berasaskan kandungan, yang menggunakan produk yang dibeli sebagai data input untuk mengesyorkan produk yang serupa. Kaedah pengesyoran ini berfungsi untuk setiap pengguna tertentu dan boleh digunakan pada pangkalan pengguna yang besar.

Pengesyoran sedemikian biasanya boleh didapati dalam produk seperti portal e-dagang, video pendek dan perpustakaan digital.

3. Kedudukan Video Diperibadikan

Algoritma Pemeringkatan Video Peribadi (PVR) berasal daripada keperluan mendesak untuk perkhidmatan OTT (Over-the-top) untuk menentukan pilihan pengguna.

Ambil Netflix sebagai contoh Ledakan dalam pengeluaran dan permintaan kandungan digital mendorongnya untuk membangunkan sistem pengesyoran yang unik dan berkesan.

Algoritma pembelajaran mesin yang diselia dan tidak diselia membolehkan Netflix mencapai keseimbangan yang betul antara pengesyoran kandungan diperibadikan dan tidak diperibadikan.

Algoritma PVR mengambil padanan terbaik daripada keseluruhan katalog pangkalan data dengan cara yang diperibadikan untuk setiap pengguna, ia menggabungkan penapisan diperibadikan dengan siri web yang mendapat kedudukan tertinggi.

4. Deep Neural Network

Gunakan rangkaian saraf dalam untuk menganalisis rekod sejarah setiap pengguna, termasuk suka, komen dan kandungan digital yang paling biasa digunakan. Ramalkan pilihan pengguna masa hadapan dengan ketepatan dan perkaitan. Ditambah dengan algoritma kedudukan, ciri yang lebih kaya diekstrak untuk setiap kandungan untuk menyusun cadangan.

5. Sistem pengesyoran berasaskan pengetahuan

Berasaskan pengetahuan disokong oleh set data yang kaya, pelbagai dan cepat berubah. Tangkap pengetahuan yang disimpan secara digital di bahagian belakang dengan menyahkod niat data, konteks, untuk memadankan pertanyaan pengguna tertentu.

Sistem pengesyoran dengan keupayaan pembelajaran mesin ini boleh meningkatkan pengetahuannya dalam bidang menegak. Perkara unik tentang algoritma pengesyoran berasaskan pengetahuan ini ialah ia boleh dipertingkatkan secara berterusan.

Atas ialah kandungan terperinci Lima algoritma pengesyoran pembelajaran mesin biasa. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!