Aplikasi algoritma pengesyoran dalam pembelajaran mesin

Algoritma pengesyoran digunakan secara meluas dalam industri e-dagang dan video pendek. Algoritma ini menganalisis keutamaan dan minat pengguna, menapis dan memproses data besar-besaran serta memberikan maklumat yang paling relevan kepada pengguna. Algoritma ini boleh mengesyorkan kandungan minat dengan tepat berdasarkan keperluan peribadi pengguna.

Algoritma pengesyoran ialah kaedah yang digunakan untuk menentukan keserasian pengguna dan objek, serta persamaan antara pengguna dan item, untuk membuat pengesyoran. Algoritma ini sangat membantu untuk kedua-dua pengguna dan perkhidmatan yang dihantar. Dengan penyelesaian ini kami boleh meningkatkan kualiti dan proses membuat keputusan. Selain itu, algoritma sedemikian boleh digunakan secara meluas untuk mengesyorkan pelbagai item, termasuk filem, buku, berita, artikel, pekerjaan dan iklan.

Algoritma pengesyoran terbahagi terutamanya kepada tiga jenis:

1. Penapisan berasaskan kandungan
2. Penapisan kolaboratif
3. Sistem pengesyoran hibrid

Penapisan item berasaskan kandungan

Ini adalah bentuk penapisan berdasarkan kandungan pengguna

yang dicari sebelum ini. Kandungan memaparkan item berkaitan. Atribut/teg produk yang disukai pengguna dipanggil kandungan dalam kes ini. Dalam sistem jenis ini, item ditag dengan kata kunci dan sistem mencari pangkalan data untuk memahami keperluan pengguna dan akhirnya mengesyorkan produk yang berbeza yang pengguna inginkan.

Ambil algoritma pengesyoran filem sebagai contoh Setiap filem diberikan genre, juga dikenali sebagai teg atau atribut. Andaikan bahawa apabila pengguna pertama kali mengakses sistem, sistem tidak mempunyai sebarang maklumat tentang pengguna. Oleh itu, sistem terlebih dahulu akan cuba mengesyorkan filem popular kepada pengguna, atau mengumpul maklumat pengguna dengan meminta pengguna mengisi borang. Dari masa ke masa, pengguna mungkin menilai filem tertentu, seperti memberi filem aksi rating yang baik dan filem anime rating rendah. Hasilnya ialah algoritma pengesyoran akan mengesyorkan lebih banyak filem aksi kepada pengguna.

Kelebihan penapisan berasaskan kandungan

• Oleh kerana pengesyoran disesuaikan untuk seorang pengguna, model tidak memerlukan data daripada pengguna lain.
• Jadikan penskalaan lebih mudah.
• Model ini boleh mengenal pasti minat peribadi pengguna dan mengesyorkan item yang hanya diminati oleh beberapa pengguna lain.

Kelemahan penapisan berasaskan kandungan

• Setakat perwakilan ciri projek direka dengan tangan, teknik ini memerlukan banyak pengetahuan domain.
• Model hanya boleh membuat pengesyoran berdasarkan minat pengguna sebelum ini.

Penapisan Kolaboratif

Penapisan berasaskan kerjasama ialah kaedah mengesyorkan item baharu kepada pengguna berdasarkan minat dan keutamaan pengguna lain yang serupa. Contohnya, apabila membeli-belah dalam talian, sistem mungkin mengesyorkan produk baharu berdasarkan maklumat seperti "Pelanggan yang membeli ini turut membelinya." Pendekatan ini lebih baik daripada penapisan berasaskan kandungan kerana ia tidak bergantung pada interaksi pengguna dengan kandungan tetapi sebaliknya membuat pengesyoran berdasarkan gelagat sejarah pengguna. Dengan menganalisis data lepas, kami boleh mengandaikan bahawa pengguna akan berminat dengan item yang serupa pada masa hadapan. Pendekatan ini mengelakkan pengehadan penapisan berasaskan kandungan dan memberikan pengesyoran yang lebih tepat.

Penapisan kolaboratif boleh dibahagikan kepada dua kategori:

Dalam penapisan kolaboratif berasaskan pengguna, sistem mengenal pasti pengguna dengan pilihan pembelian yang serupa dan mengira persamaan berdasarkan gelagat pembelian mereka.

Algoritma penapisan kolaboratif berasaskan item mencari item lain yang serupa dengan item yang dibeli pengguna.

Kelebihan Penapisan Kolaboratif

• Ia berfungsi dengan baik walaupun datanya kecil.
• Model membantu pengguna menemui minat baharu dalam item tertentu, walaupun jika pengguna lain mempunyai minat yang sama, model itu mungkin masih mengesyorkannya.
• Tiada pengetahuan domain diperlukan.

Kelemahan penapisan kolaboratif

• Ia tidak boleh mengendalikan perkara baharu kerana model tidak dilatih pada objek yang baru ditambah pada pangkalan data.
• Kepentingan ciri sekunder diabaikan.

Algoritma Pengesyoran Hibrid

Jenis algoritma pengesyoran yang berbeza mempunyai kelebihan dan keburukan tersendiri, tetapi terhad apabila digunakan secara bersendirian, terutamanya apabila berbilang sumber data digunakan untuk masalah yang sama.

Sejajar dan berjujukan ialah kaedah reka bentuk yang paling biasa bagi sistem pengesyoran hibrid. Dalam seni bina selari, berbilang algoritma pengesyoran memberikan input pada masa yang sama dan menggabungkan hasil keluarannya untuk mendapatkan hasil pengesyoran tunggal. Seni bina berjujukan menghantar parameter input kepada enjin pengesyoran, yang menjana hasil pengesyoran dan kemudian menghantarnya kepada pengesyor seterusnya dalam siri ini. Pendekatan reka bentuk ini boleh meningkatkan ketepatan dan kecekapan sistem pengesyoran.

Kelebihan sistem pengesyoran hibrid

Sistem hibrid menyepadukan berbilang model untuk mengatasi kelemahan satu model. Secara keseluruhan, ini mengurangkan keburukan menggunakan satu model dan membantu menjana cadangan yang lebih dipercayai. Akibatnya, pengguna akan menerima cadangan yang lebih berkuasa dan disesuaikan.

Kelemahan sistem pengesyor hibrid

Model ini selalunya sukar dari segi pengiraan, dan mereka memerlukan pangkalan data penilaian yang besar dan kriteria lain untuk mengikuti perkembangan terkini. Tanpa metrik terkini adalah sukar untuk melatih semula dan memberikan pengesyoran baharu dengan item dan penilaian yang dikemas kini daripada pengguna yang berbeza.

Secara keseluruhannya, algoritma pengesyoran membolehkan pengguna memilih pilihan pilihan dan bidang minat mereka dengan mudah, disesuaikan dengan pilihan pengguna. Pada masa ini, algoritma pengesyoran digunakan dalam banyak aplikasi biasa.

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