Öneri sistemleri için yaygın olarak kullanılan bir mimari, aşağıdaki bileşenlerden oluşur:
- aday oluşturma
- puanlama
- yeniden sıralama
Aday Oluşturma
Bu ilk aşamada, sistem muhtemelen devasa bir topluluktan başlar ve çok daha küçük bir aday alt kümesi oluşturur. Örneğin, YouTube'daki aday oluşturucu, milyarlarca videoyu yüzlerce veya binlerce videoya indirir. Maketin muazzam boyutuna göre modelin sorguları hızlı bir şekilde değerlendirmesi gerekir. Belirli bir modelde, her biri farklı bir aday alt kümesini temsil eden birden fazla aday oluşturucu oluşturulabilir.
Puanlama
Daha sonra başka bir model, kullanıcıya gösterilecek öğe grubunu (10'luk sırayla) seçmek için adayları puanlar ve sıralar. Bu model, öğelerin nispeten küçük bir alt kümesini değerlendirdiğinden, sistem ek sorgulara dayanarak daha kesin bir model kullanabilir.
Yeniden sıralama
Son olarak, sistem son sıralama için ek kısıtlamaları göz önünde bulundurmalıdır. Örneğin, sistem kullanıcının açık bir şekilde beğenmediği öğeleri kaldırır veya daha yeni içerik puanını artırır. Yeniden sıralama, çeşitlilik, yenilik ve adalet sağlamaya da yardımcı olabilir.
Dersin her aşamasında bu aşamaları ele alacağız ve YouTube gibi farklı öneri sistemlerinden örnekler vereceğiz.