ภาพรวมของระบบการแนะนำ

สถาปัตยกรรมทั่วไปอย่างหนึ่งสำหรับระบบการแนะนำประกอบด้วย คอมโพเนนต์ดังต่อไปนี้

  • รุ่นของผู้สมัคร
  • การให้คะแนน
  • การจัดอันดับใหม่

ภาพองค์ประกอบของระบบการแนะนำและอัตราส่วนของแต่ละขั้นตอน

รุ่นผู้สมัคร

ในขั้นแรกนี้ ระบบจะเริ่มต้นจากคลังข้อมูลที่อาจมีขนาดใหญ่และ จะสร้างกลุ่มย่อยของผู้สมัครจำนวนน้อยกว่ามาก ตัวอย่างเช่น ผู้สมัครรับเลือกตั้ง ใน YouTube ช่วยลดวิดีโอนับพันล้านวิดีโอให้เหลือหลายร้อยหรือหลายพันรายการ โมเดลต้องประเมินข้อความค้นหาอย่างรวดเร็วด้วยขนาดที่มหาศาล คอร์ปัส โมเดลหนึ่งๆ อาจมีผู้สร้างผู้สมัครได้หลายราย โดยแต่ละโมเดลได้รับการเสนอชื่อ กลุ่มย่อยของผู้สมัครรับเลือกตั้งคนอื่นๆ

การให้คะแนน

ถัดไป โมเดลอื่นจะให้คะแนนและจัดอันดับผู้สมัครเพื่อเลือก ชุดรายการ (เรียงลำดับจาก 10 รายการ) ที่จะแสดงต่อผู้ใช้ เนื่องจาก จะประเมินรายการย่อยที่ค่อนข้างเล็ก โดยระบบสามารถใช้ รูปแบบที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยอาศัยข้อความค้นหาเพิ่มเติม

การจัดอันดับใหม่

สุดท้าย ระบบต้องพิจารณาข้อจำกัดเพิ่มเติมสำหรับพร็อพเพอร์ตี้ การจัดอันดับขั้นสุดท้าย ตัวอย่างเช่น ระบบจะนำรายการที่ผู้ใช้ ไม่ชอบอย่างชัดเจนหรือเพิ่มคะแนนของเนื้อหาใหม่ การจัดอันดับใหม่ ทั้งยังช่วยให้เกิดความหลากหลาย ความสดใหม่ และความยุติธรรมได้ด้วย

เราจะพูดถึงแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ตลอดชั้นเรียนและ ให้ตัวอย่างจากระบบการแนะนำต่างๆ เช่น YouTube

ก่อนหน้า
คำศัพท์
ถัดไป
ทดสอบความเข้าใจ