最初の機能は人気機能で、ウェブサイトのテーマの人気、投稿コンテンツ分類の人気、ウェブサイト内のキーワードの人気など、さまざまな側面の人気をカバーします。こうしたコンテンツの人気情報は、一部の大規模ウェブサイトに予期せぬ影響を及ぼす可能性があります。 2 つ目の機能は関連性機能です。関連性とは、記事のコンテンツ属性をユーザーのニーズと一致させることです。ここでのマッチングは、明示的なマッチングと暗黙的なマッチングに分けられます。一部の記事カテゴリのマッチング、Web ページ内のキーワードのマッチング、ページ トピックのマッチングなどはすべて明示的なマッチングに属します。一部の FM モデルにおけるマッチングは暗黙的なマッチングです。これは、コンテンツとユーザー間のベクトル距離から確認できます。 3 番目の機能は、よくコラボレーション機能と呼ばれるもので、アルゴリズムがますます困難になるという問題をある程度解決します。コラボレーション機能は、ユーザーが閲覧したコンテンツを見るのではなく、各ユーザーを分析して、趣味やトピック、クリックの類似性など、異なるユーザー間に類似点があるかどうかを判断します。これらの側面から、モデルの検索機能を拡張できます。 4 番目の特徴は環境特徴で、記事の公開時期や場所などが含まれます。これはバイアス特徴とマッチング特徴の両方です。 モデルのトレーニングに関しては、ほとんどの Web サイトでは、製品をリアルタイムでトレーニングできることを推奨しています。ここでのリアルタイムの練習は、リソースを節約するだけでなく、ユーザーが製品に非常に迅速に反応できるようにします。当社のウェブサイトでは、現在のウェブサイト処理にサンプル データが必要であることにご注意ください。これには、クリックスルー率、インプレッション数、共有レベル、アクション タイプなどが含まれます。 |
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