Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Преимущества
Модель не нуждается в данных о других пользователях, поскольку рекомендации специфичны для этого пользователя. Это упрощает масштабирование для большого числа пользователей.
Модель может отражать конкретные интересы пользователя и рекомендовать нишевые товары, которые интересуют очень немногих других пользователей.
Недостатки
Поскольку представление функций элементов в некоторой степени разрабатывается вручную, этот метод требует глубоких знаний предметной области. Таким образом, модель может быть настолько хороша, насколько хороши ее функции, спроектированные вручную.
Модель может давать рекомендации только на основе существующих интересов пользователя. Другими словами, модель имеет ограниченные возможности расширения существующих интересов пользователей.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-07-27 UTC."],[[["The model provides personalized recommendations based on individual user data, enhancing scalability and catering to unique preferences."],["Hand-engineered features necessitate domain expertise and limit the model's capabilities to the quality of those features."],["Recommendations are confined to the user's existing interests, hindering the exploration of new or undiscovered preferences."]]],[]]
