Lima algoritma pengesyoran pembelajaran mesin biasa-AI-php.cn

Rumah

Peranti teknologi

Lima algoritma pengesyoran pembelajaran mesin biasa

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB

Jan 23, 2024 pm 05:57 PM

AIpembelajaran mesinKonsep algoritma

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!

Kenyataan

Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam

Artikel Berkaitan

Membaca Indeks AI 2025: Adakah AI rakan, musuh, atau juruterbang bersama?Apr 11, 2025 pm 12:13 PM

Laporan Indeks Perisikan Buatan 2025 yang dikeluarkan oleh Stanford University Institute for Manusia Berorientasikan Kecerdasan Buatan memberikan gambaran yang baik tentang revolusi kecerdasan buatan yang berterusan. Mari kita menafsirkannya dalam empat konsep mudah: kognisi (memahami apa yang sedang berlaku), penghargaan (melihat faedah), penerimaan (cabaran muka), dan tanggungjawab (cari tanggungjawab kita). Kognisi: Kecerdasan buatan di mana -mana dan berkembang pesat Kita perlu menyedari betapa cepatnya kecerdasan buatan sedang berkembang dan menyebarkan. Sistem kecerdasan buatan sentiasa bertambah baik, mencapai hasil yang sangat baik dalam ujian matematik dan pemikiran kompleks, dan hanya setahun yang lalu mereka gagal dalam ujian ini. Bayangkan AI menyelesaikan masalah pengekodan kompleks atau masalah saintifik peringkat siswazah-sejak tahun 2023

Bermula dengan Meta Llama 3.2 - Analytics VidhyaApr 11, 2025 pm 12:04 PM

Meta's Llama 3.2: Lompat ke hadapan dalam Multimodal dan Mobile AI META baru -baru ini melancarkan Llama 3.2, kemajuan yang ketara dalam AI yang memaparkan keupayaan penglihatan yang kuat dan model teks ringan yang dioptimumkan untuk peranti mudah alih. Membina kejayaan o

AV Bytes: Meta ' s llama 3.2, Google's Gemini 1.5, dan banyak lagiApr 11, 2025 pm 12:01 PM

Landskap AI minggu ini: Badai kemajuan, pertimbangan etika, dan perdebatan pengawalseliaan. Pemain utama seperti Openai, Google, Meta, dan Microsoft telah melepaskan kemas kini, dari model baru yang terobosan ke peralihan penting di LE

Kos manusia bercakap dengan mesin: Bolehkah chatbot benar -benar peduli?Apr 11, 2025 pm 12:00 PM

Ilusi yang menghiburkan sambungan: Adakah kita benar -benar berkembang dalam hubungan kita dengan AI? Soalan ini mencabar nada optimis Simposium MIT Media Lab "yang memajukan AI (AHA)". Manakala acara itu mempamerkan cutting-EDG

Memahami Perpustakaan Scipy di PythonApr 11, 2025 am 11:57 AM

Pengenalan Bayangkan anda seorang saintis atau jurutera menangani masalah kompleks - persamaan pembezaan, cabaran pengoptimuman, atau analisis Fourier. Kemudahan penggunaan dan kemampuan grafik Python menarik, tetapi tugas -tugas ini menuntut alat yang berkuasa

3 Kaedah untuk menjalankan Llama 3.2 - Analytics VidhyaApr 11, 2025 am 11:56 AM

Meta's Llama 3.2: Powerhouse AI Multimodal Model multimodal terbaru Meta, Llama 3.2, mewakili kemajuan yang ketara dalam AI, yang membanggakan pemahaman bahasa yang dipertingkatkan, ketepatan yang lebih baik, dan keupayaan penjanaan teks yang unggul. Keupayaannya t

Mengotomatisasi Pemeriksaan Kualiti Data dengan DagsterApr 11, 2025 am 11:44 AM

Jaminan Kualiti Data: Pemeriksaan Automatik dengan Dagster dan Harapan Hebat Mengekalkan kualiti data yang tinggi adalah penting untuk perniagaan yang didorong data. Apabila jumlah data dan sumber meningkat, kawalan kualiti manual menjadi tidak cekap dan terdedah kepada kesilapan.

Adakah kerangka utama mempunyai peranan dalam era AI?Apr 11, 2025 am 11:42 AM

Main Frames: Wira Unsung Revolusi AI Walaupun pelayan cemerlang dalam aplikasi tujuan umum dan mengendalikan pelbagai pelanggan, kerangka utama dibina untuk tugas tinggi, misi kritikal. Sistem yang kuat ini sering dijumpai di Heavil

See all articles