อภิธานศัพท์ของแมชชีนเลิร์นนิง: ระบบการแนะนำวิดีโอ

หน้านี้มีคำศัพท์ในอภิธานของระบบการแนะนำ ดูคำศัพท์ทั้งหมดในอภิธานศัพท์ได้โดยการคลิกที่นี่

C

การสร้างผู้สมัคร

#recsystems

ชุดคำแนะนำเริ่มต้นที่ระบบการแนะนำเลือก ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาร้านหนังสือที่มีหนังสือ 100,000 เล่ม ระยะการสร้างผู้สมัครจะสร้างรายการหนังสือที่เหมาะสมสำหรับผู้ใช้บางรายจำนวนน้อยลง เช่น 500 เล่ม แต่แม้กระทั่ง 500 เล่มก็ยังถือว่ามีจำนวนมากเกินไปที่จะแนะนำแก่ผู้ใช้ ระยะถัดไปของระบบการแนะนำที่แพงกว่า (เช่น การให้คะแนนและการจัดอันดับใหม่) จะลดจำนวนวิดีโอ 500 รายการนั้นให้เหลือชุดคำแนะนำที่มีประโยชน์มากกว่าและจำนวนน้อยลงมาก

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในภาพรวมการสร้างผู้สมัครในหลักสูตรระบบการแนะนำ

การกรองแบบรวม

#recsystems

การทำการคาดการณ์เกี่ยวกับความสนใจของผู้ใช้รายหนึ่งโดยอิงตามความสนใจของผู้ใช้รายอื่นๆ จำนวนมาก กรองตามข้อมูลกลุ่มมักใช้ในระบบการแนะนำ

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในการกรองแบบร่วมมือในหลักสูตรระบบการแนะนำ

I

เมทริกซ์รายการ

#recsystems

ในระบบการแนะนำ หมายถึง เวกเตอร์การฝังที่สร้างขึ้นจากการแยกองค์ประกอบของเมทริกซ์ซึ่งเก็บสัญญาณแฝงเกี่ยวกับรายการแต่ละรายการ แต่ละแถวของเมทริกซ์รายการจะมีค่าขององค์ประกอบแฝงเดียวสําหรับสินค้าทั้งหมด เช่น ลองพิจารณาระบบการแนะนำภาพยนตร์ แต่ละคอลัมน์ในเมทริกซ์รายการแสดงภาพยนตร์ 1 เรื่อง สัญญาณแฝงอาจแสดงถึงประเภท หรืออาจเป็นสัญญาณที่ตีความได้ยากกว่าซึ่งเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบที่ซับซ้อนระหว่างประเภท ดารา ยุคสมัยของภาพยนตร์ หรือปัจจัยอื่นๆ

เมทริกซ์รายการมีจํานวนคอลัมน์เท่ากับเมทริกซ์เป้าหมายที่แยกตัวประกอบ ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำภาพยนตร์ที่ประเมินภาพยนตร์ 10,000 เรื่อง จะมีเมทริกซ์รายการ 10,000 คอลัมน์

รายการ

#recsystems

ในระบบการแนะนำ หมายถึงเอนทิตีที่ระบบแนะนำ เช่น วิดีโอคือสินค้าที่ร้านวิดีโอแนะนำ ส่วนหนังสือคือสินค้าที่ร้านหนังสือแนะนำ

M

การแยกตัวประกอบเมทริกซ์

#recsystems

ในคณิตศาสตร์ กลไกในการค้นหาเมทริกซ์ที่มีผลคูณจุดใกล้เคียงกับเมทริกซ์เป้าหมาย

ในระบบการแนะนำ มักมีการจัดเก็บการให้คะแนนของผู้ใช้สำหรับรายการไว้ในเมทริกซ์เป้าหมาย ตัวอย่างเช่น ตารางเป้าหมายสําหรับระบบการแนะนําภาพยนตร์อาจมีลักษณะดังต่อไปนี้ โดยที่จำนวนเต็มบวกคือคะแนนของผู้ใช้ และ 0 หมายความว่าผู้ใช้ไม่ได้ให้คะแนนภาพยนตร์

  คาสซาบลางกา The Philadelphia Story แบล็ค แพนเธอร์ (Black Panther) Wonder Woman Pulp Fiction
ผู้ใช้ 1 5.0 3.0 0.0 2.0 0.0
ผู้ใช้ 2 4.0 0.0 0.0 1.0 5.0
ผู้ใช้ 3 3.0 1.0 4.0 5.0 0.0

ระบบการแนะนำภาพยนตร์มีเป้าหมายเพื่อคาดคะเนคะแนนของผู้ใช้สำหรับภาพยนตร์ที่ไม่มีการจัดประเภท เช่น ผู้ใช้ 1 จะชอบ Black Panther ไหม

แนวทางหนึ่งสำหรับระบบการแนะนำคือการใช้การแยกแยะเมทริกซ์เพื่อสร้างเมทริกซ์ 2 รายการต่อไปนี้

เช่น การใช้การแยกแยะเมทริกซ์กับผู้ใช้ 3 รายและสินค้า 5 รายการอาจให้ผลลัพธ์เป็นเมทริกซ์ผู้ใช้และเมทริกซ์สินค้าดังต่อไปนี้

User Matrix                 Item Matrix

1.1   2.3           0.9   0.2   1.4    2.0   1.2
0.6   2.0           1.7   1.2   1.2   -0.1   2.1
2.5   0.5

ผลคูณจุดของเมทริกซ์ผู้ใช้และเมทริกซ์รายการจะให้เมทริกซ์การแนะนำที่มีทั้งคะแนนเดิมของผู้ใช้และค่าคาดการณ์สำหรับภาพยนตร์ที่ผู้ใช้แต่ละรายยังไม่ได้ดู ตัวอย่างเช่น คะแนนของผู้ใช้ 1 สำหรับ Casablanca คือ 5.0 ผลคูณจุดที่สอดคล้องกับเซลล์นั้นในเมทริกซ์คําแนะนําควรอยู่ในช่วงประมาณ 5.0 และผลคูณดังกล่าวคือ

(1.1 * 0.9) + (2.3 * 1.7) = 4.9

ที่สำคัญกว่านั้นคือ ผู้ใช้ 1 จะชอบ Black Panther ไหม ผลคูณจุดที่สอดคล้องกับแถวแรกและคอลัมน์ที่ 3 ให้คะแนนที่คาดการณ์ไว้ 4.3

(1.1 * 1.4) + (2.3 * 1.2) = 4.3

โดยทั่วไปแล้ว การแยกตัวประกอบเมทริกซ์จะให้เมทริกซ์ผู้ใช้และเมทริกซ์รายการที่รวมกันแล้วมีความกะทัดรัดกว่าเมทริกซ์เป้าหมายอย่างมาก

R

ระบบการแนะนำ

#recsystems

ระบบที่เลือกรายการที่ต้องการจำนวนไม่มากนักจากชุดข้อความขนาดใหญ่ให้กับผู้ใช้แต่ละราย ตัวอย่างเช่น ระบบการแนะนำวิดีโออาจแนะนำวิดีโอ 2 รายการจากคลังวิดีโอ 100,000 รายการ โดยเลือกCasablanca และThe Philadelphia Story สำหรับผู้ใช้รายหนึ่ง และWonder Woman และBlack Panther สำหรับอีกรายหนึ่ง ระบบการแนะนำวิดีโออาจใช้ปัจจัยต่อไปนี้เป็นพื้นฐานในการแนะนำ

  • ภาพยนตร์ที่ผู้ใช้ที่มีโปรไฟล์คล้ายกันให้คะแนนหรือดู
  • ประเภท ผู้กำกับ นักแสดง ข้อมูลประชากรเป้าหมาย...

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่หลักสูตรระบบการแนะนำ

การจัดอันดับใหม่

#recsystems

ระยะสุดท้ายของระบบการแนะนำ ซึ่งระบบอาจให้คะแนนรายการที่ได้รับคะแนนแล้วอีกครั้งตามอัลกอริทึมอื่นๆ (โดยทั่วไปไม่ใช่ ML) การจัดอันดับใหม่จะประเมินรายการที่สร้างขึ้นจากระยะการให้คะแนน โดยดำเนินการต่างๆ เช่น

  • การนำรายการที่ผู้ใช้ซื้อไปแล้วออก
  • เพิ่มคะแนนของรายการที่ใหม่กว่า

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในการจัดอันดับใหม่ในหลักสูตรระบบการแนะนำ

S

การให้คะแนน

#recsystems
#Metric

ส่วนหนึ่งของระบบการแนะนำที่ให้ค่าหรือการจัดอันดับสำหรับรายการแต่ละรายการที่สร้างขึ้นจากระยะการสร้างรายการที่เป็นไปได้

U

เมทริกซ์ผู้ใช้

#recsystems

ในระบบการแนะนำ เวกเตอร์การฝังที่สร้างขึ้นโดยการแยกองค์ประกอบเมทริกซ์ซึ่งเก็บสัญญาณแฝงเกี่ยวกับความชอบของผู้ใช้ แต่ละแถวของเมทริกซ์ผู้ใช้มีข้อมูลเกี่ยวกับความแรงสัมพัทธ์ของสัญญาณแฝงต่างๆ สําหรับผู้ใช้รายเดียว เช่น ลองพิจารณาระบบการแนะนำภาพยนตร์ ในระบบนี้ สัญญาณแฝงในเมทริกซ์ผู้ใช้อาจแสดงถึงความสนใจของผู้ใช้แต่ละรายในประเภทที่เฉพาะเจาะจง หรืออาจเป็นสัญญาณที่ตีความได้ยากซึ่งเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบที่ซับซ้อนในหลายปัจจัย

เมทริกซ์ผู้ใช้มีคอลัมน์สำหรับองค์ประกอบแฝงแต่ละรายการและแถวสำหรับผู้ใช้แต่ละราย กล่าวคือ เมทริกซ์ผู้ใช้มีจํานวนแถวเท่ากับเมทริกซ์เป้าหมายที่แยกปัจจัย ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำภาพยนตร์สำหรับผู้ใช้ 1,000,000 คนจะมีเมทริกซ์ผู้ใช้ 1,000,000 แถว

W

วิธีการถ่วงน้ำหนักแบบสลับขั้นต่ำ (WALS)

#recsystems

อัลกอริทึมสำหรับการลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ในระหว่างการแยกองค์ประกอบเมทริกซ์ในระบบการแนะนำ ซึ่งช่วยให้สามารถลดน้ำหนักตัวอย่างที่ขาดหายไปได้ WALS จะลดค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองที่มีน้ำหนักระหว่างเมทริกซ์ต้นฉบับกับการสร้างใหม่โดยสลับกันระหว่างการแก้ไขการแยกตัวประกอบแถวและการแยกตัวประกอบคอลัมน์ การเพิ่มประสิทธิภาพแต่ละรายการเหล่านี้สามารถคลี่คลายได้ด้วยวิธีหาค่าประมาณเชิงเส้นน้อย การเพิ่มประสิทธิภาพแบบโคเวกซ์ โปรดดูรายละเอียดที่หลักสูตรระบบการแนะนำ