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- Quel algorithme est le meilleur pour le système de recommandation?
- De quel type d'informations a-t-il besoin d'un moteur de recommandation pour des recommandations efficaces?
- Quels sont les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique?
Quel algorithme est le meilleur pour le système de recommandation?
K-nearestneighbor (K-NN): l'algorithme K-NN est souvent utilisé pour les systèmes de recommandation car il est capable de gérer de grandes quantités de données et peut produire de bonnes prévisions. L'algorithme K-NN fonctionne en trouvant les K voisins les plus proches d'un article donné. Les voisins sont ensuite utilisés pour voter sur la notation de l'article.
De quel type d'informations a-t-il besoin d'un moteur de recommandation pour des recommandations efficaces?
Les moteurs de recommandation utilisent également des données d'attribut client telles que la démographie (âge, le sexe) et la psychographie (intérêts, valeurs) pour identifier les clients similaires, ainsi que les données fonctionnatives (genre, type d'article) pour identifier la similitude des produits.
Quels sont les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique?
Un système de recommandation est une intelligence artificielle ou un algorithme d'IA, généralement associé à l'apprentissage automatique, qui utilise les mégadonnées pour suggérer ou recommander des produits supplémentaires aux consommateurs. Ceux-ci peuvent être basés sur divers critères, y compris les achats passés, l'historique de recherche, les informations démographiques et d'autres facteurs.
