よって翻訳されました。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。システムの用語集について説明します。用語集のすべての用語については、こちらをクリックしてください。システムによって選択された最初の一連の推奨事項。冊の書籍を販売する書店を考えてみます。)がはるかに少数作成されます。冊の本でも、ユーザーにおすすめするにはあまりにも大量です。大幅に削減され、より有用な推奨事項が提示されます。フィルタリング#recsystems他の多くのユーザーの興味や関心に基づいて、一人のユーザーの興味や関心についての予測を行う。システムでよく使用されます。各アイテムに関する潜在シグナルを保持します。つの潜在特徴値が含まれています。システムについて考えてみましょう。潜在的なシグナルは、ジャンルを表しているか、ジャンル、スター、映画の年齢など、複雑な要因間の相互作用を伴う解釈が難しいシグナルである場合があります。マトリックスと同じ数になります。items#recsystems推奨システムで、システムが推奨するエンティティ。動画は動画ストアがおすすめする商品で、書籍は書店がおすすめする商品です。マトリックスを近似する行列を見つけるメカニズム。マトリックスにはユーザーのアイテムの評価が格納されています。マトリックスは次のようになります。ユーザーが映画を評価しなかったことを意味します。システムは、レーティングなしの映画に対するユーザーの評価を予測することを目的としています。ようなものになりますか。つの行列を生成することです。エンベディング次元数で表現されます。アイテム数で表現されます。マトリックスが得られます。マトリックスのドット積を使用すると、元のユーザー評価だけでなく、各ユーザーには見られていない映画の予測を含む推奨マトリックスが生成されます。これは次の値であるはずです。予測評価が得られます。マトリックスが生成されます。マトリックスよりも大幅にコンパクトになります。システム#recsystems大規模なコーパスから、比較的少数の望ましいアイテムをユーザーごとに選択するシステム。人のユーザーに「ワンダーウーマン」と「ブラックパンサー」を選択することがあります。システムは、次のような要因に基づいておすすめを提示します。類似のユーザーが評価または視聴した映画。以外の)アルゴリズムに従って再採点します。再ランキングは、スコア付けフェーズで生成されたアイテムのリストを評価します。次のようなアクションを実行します。ユーザーがすでに購入したアイテムを削除する。新鮮な商品のスコアを上げる。システムでは、行列分解によって生成された埋め込みベクトルによって、ユーザー設定に関する潜在シグナルが保持されます。人のユーザーに関するさまざまな潜在シグナルの相対的な強度に関する情報が含まれます。システムについて考えてみましょう。マトリックスの潜在シグナルは、特定のジャンルに対する各ユーザーの興味や関心を表すこともあれば、複数の要素にまたがる複雑な相互作用を伴う解釈が難しいシグナルであることもあります。マトリックスには、潜在特徴ごとに列とユーザーごとに行があります。マトリックスと同じ数です。システムの行列分解の際に、目的関数を最小化するアルゴリズム。このアルゴリズムを使用すると、欠けている例の重みを下げることができます。行分解と列分解の修正を交互に行うことで、元の行列と再構成の間の加重二乗誤差を最小限に抑えます。それぞれの最適化は、凸最適化の最小二乗によって解くことができます。コースをご覧ください。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。