kontentga asoslangan filtrlash

PPTX 11 стр. 432,2 КБ Бесплатная загрузка

11 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 432,2 КБ

Тип файла PPTX

Страницы 11

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 11

kontentga asoslangan filtrlash kontentga asoslangan filtrlash reja : 1. kirish 2. qulaylik matritsasi 3. foydalanuvchi profili 4. element profili 5. kosinus masofasi 6. tasniflash yondashuvi 7. kontentga asoslangan filtrlash: afzalliklari va kamchiliklari kirish tavsiya qiluvchi tizimlarda kontentga asoslangan filtrlash foydalanuvchiga yangi, ammo oʻxshash narsalarni bashorat qilish va tavsiya qilish uchun mashinani oʻrganish algoritmlaridan foydalanadi. mahsulotlarni o'z xususiyatlariga ko'ra tavsiya qilish faqat mahsulot uchun aniq xususiyatlar to'plami va foydalanuvchining tanlovlari ro'yxati mavjud bo'lganda mumkin. tavsiya qiluvchi tizim sekin urishlar, baholashlar va foydalanuvchi profilini yaratishni yoqtirish kabi oldingi foydalanuvchi ma'lumotlarini saqlaydi. mijoz qanchalik ko'p qatnashsa, kelajakdagi tavsiyalar shunchalik aniq bo'ladi. buni tushunish uchun keling, filmlarni taklif qilish uchun kontentga asoslangan tavsiyalar tizimi qanday ishlashi mumkinligi haqidagi oddiy misoldan foydalanaylik. 2. qulaylik matrisasi qulaylik matritsasi foydalanuvchi va afzal qilingan elementlar o'rtasidagi o'zaro ta'sir ma'lumotlarini o'z ichiga oladi. foydalanuvchining kundalik faoliyatidan to'plangan ma'lumotlar foydalanuvchi o'zaro aloqada bo'lgan turli xil narsalarni yoqtirish va yoqtirmasliklarini topish …

2 / 11

oni, kontentni ko‘tarish yoki rad etish va h.k. bu ma’lumotlar tavsiya qiluvchi vositaga yangi takliflarni eng yaxshi baholashga yordam beradi. kontentga asoslangan filtrlash uchun biz har bir alohida elementning muhim sifatlarini ifodalash uchun turli xil xususiyatlarini talab qilamiz. kino misoliga qaytadigan bo'lsak, tavsiya qiluvchi tizimga ularni ajratishga yordam beradigan ba'zi zarur atributlar aktyorlar va aktrisalar, rejissyor, chiqarilgan yili, janr, imdb reytinglari va boshqalar. 5-6. kosinus masofasi va tasniflash yondashuvi bu erda afzallikni aniqlash uchun foydalanuvchi va element vektorlari orasidagi kosinus masofasidan foydalaniladi. misol bilan tushunaylik: bizning maqsadli foydalanuvchimiz jangovar filmlarni tomosha qilishni yaxshi ko'radi va qo'rqinchli va trillerlarni biroz yoqtirmaydi. harakatli filmlar uchun vektor ijobiy qiymatlarga ega va dahshatli filmlar vektori ushbu foydalanuvchi uchun salbiy qiymatga ega. endi, ilmiy-fantastik jang janrida chiqarilgan yangi filmni ko'rib chiqing. bizning foydalanuvchi harakatli filmlarni afzal ko'rganligi sababli, kino vektori va foydalanuvchi vektori o'rtasidagi kosinus burchagi katta musbat kasr bo'ladi, natijada burchak kichikroq bo'ladi, bu …

3 / 11

afzalliklari va parametrlari foydalanuvchining tanloviga moslashtirilgan. shuning uchun, model boshqa foydalanuvchilarni qiziqtirmasligi mumkin bo'lgan aniq narsalarni tavsiya qilishi mumkin. eng so'nggi narsalarni ro'yxatga olishni kutmasdan, ishga tushirilishi bilanoq taklif qilish mumkin, chunki xususiyatlar boshidanoq mavjud. kamchiliklar kontentga asoslangan tavsiyalar mexanizmini yaratish juda ko'p domen bilimlarini talab qiladi, chunki elementlarning funksiya tanlashi asosan tizimga qattiq kodlangan. shunday qilib, model faqat uni yaratuvchining bilimi kabi yaxshi. model foydalanuvchining hozirgi qiziqishidan kelib chiqqan holda yangi narsalarni tavsiya qilishi mumkin. shu sababli, foydalanuvchini qiziqtiradigan yangi yo'llarni topish va kengaytirish mumkin emas. sovuq ishga tushirish muammosi muhim kamchilikdir, chunki dvigatel takliflar berishni boshlash uchun yangi foydalanuvchi haqida etarli ma'lumotga ega emas. u qadar faol bo'lmagan foydalanuvchilarga yangi tavsiyalar berish qiyin. xulosa kontentga asoslangan yondashuv takliflar berish uchun ikkita usuldan foydalanishini ko'rdik: tasniflash modeli yondashuvi va vektor fazosi, ularning ikkalasi ham o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega. tavsiya qilish tizimlari tashkilotlar va kompaniyalar tomonidan iste'molchilar bazasiga yangi …

4 / 11

5 / 11

Хотите читать дальше?

Скачайте все 11 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "kontentga asoslangan filtrlash"

kontentga asoslangan filtrlash kontentga asoslangan filtrlash reja : 1. kirish 2. qulaylik matritsasi 3. foydalanuvchi profili 4. element profili 5. kosinus masofasi 6. tasniflash yondashuvi 7. kontentga asoslangan filtrlash: afzalliklari va kamchiliklari kirish tavsiya qiluvchi tizimlarda kontentga asoslangan filtrlash foydalanuvchiga yangi, ammo oʻxshash narsalarni bashorat qilish va tavsiya qilish uchun mashinani oʻrganish algoritmlaridan foydalanadi. mahsulotlarni o'z xususiyatlariga ko'ra tavsiya qilish faqat mahsulot uchun aniq xususiyatlar to'plami va foydalanuvchining tanlovlari ro'yxati mavjud bo'lganda mumkin. tavsiya qiluvchi tizim sekin urishlar, baholashlar va foydalanuvchi profilini yaratishni yoqtirish kabi oldingi foydalanuvchi ma'lumotlarini saqlaydi. mijoz qanchalik ko'p ...

Этот файл содержит 11 стр. в формате PPTX (432,2 КБ). Чтобы скачать "kontentga asoslangan filtrlash", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: kontentga asoslangan filtrlash PPTX 11 стр. Бесплатная загрузка Telegram