קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
אחת מהארכיטקטורות הנפוצות במערכות של המלצות היא
הרכיבים הבאים:
יצירת מועמדים
ניקוד
דירוג מחדש
יצירת מועמדים
בשלב הראשון הזה, המערכת מתחילה מקורפוס שעשוי להיות ענק
יוצרת קבוצת משנה קטנה בהרבה של מועמדים. לדוגמה, המועמד
ב-YouTube מפחית מיליארדי סרטונים למאות או לאלפי סרטונים.
המודל צריך להעריך שאילתות במהירות בהינתן הגודל העצום של
לקורפוס. מודל נתון עשוי לספק מספר יוצרי מועמדים, שכל אחד מהם יכול להגיש מועמדות
תת-קבוצה שונה של מועמדים.
ציון
בשלב הבא, מודל נוסף נותן ניקוד ומדרג את המועמדים כדי לבחור
קבוצת הפריטים (בסדר של 10) שיוצגו למשתמש. מאחר ש
כדי להעריך קבוצת משנה קטנה יחסית של פריטים, המערכת יכולה להשתמש
מודל מדויק יותר שמסתמך על שאילתות נוספות.
דירוג מחדש
לבסוף, המערכת צריכה לקחת בחשבון מגבלות נוספות
הדירוג הסופי. לדוגמה, המערכת מסירה פריטים שהמשתמש
שלא אהבתי במפורש או משפר את הציון של תוכן עדכני יותר. דירוג מחדש
יכולה גם להבטיח גיוון, עדכניות והוגנות.
נדון בכל אחד מהשלבים האלה במהלך הכיתה,
מספקים דוגמאות ממערכות המלצות שונות, כמו YouTube.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2024-07-26 (שעון UTC)."],[[["Recommendation systems often use a three-stage architecture: candidate generation, scoring, and re-ranking."],["Candidate generation narrows down a large pool of potential recommendations to a smaller subset for further evaluation."],["Scoring assigns relevance scores to the candidates and ranks them to identify the top recommendations."],["Re-ranking adjusts the initial ranking to address additional factors like user preferences, diversity, and content freshness."]]],[]]
