Penyaringan berbasis konten

Penyaringan berbasis konten adalah jenis sistem rekomendasi yang mencoba menebak apa yang mungkin disukai pengguna berdasarkan aktivitas pengguna tersebut. Penyaringan berbasis konten membuat rekomendasi dengan menggunakan kata kunci dan atribut yang ditetapkan untuk objek dalam database (e.g., item di pasar online) dan mencocokkannya dengan profil pengguna.

1. Mengapa Menggunakan Penyaringan Berbasis Konten?
2. Algoritma mana yang digunakan dalam penyaringan berbasis konten?
3. Apa itu sistem rekomendasi berbasis konten?
4. Apa itu pemrosesan berbasis konten?

Mengapa Menggunakan Penyaringan Berbasis Konten?

Model tidak memerlukan data apa pun tentang pengguna lain, karena rekomendasinya khusus untuk pengguna ini. Ini membuatnya lebih mudah untuk skala ke sejumlah besar pengguna. Model ini dapat menangkap minat spesifik pengguna, dan dapat merekomendasikan item niche yang sangat sedikit bagi pengguna lain.

Algoritma mana yang digunakan dalam penyaringan berbasis konten?

Penyaringan berbasis konten dalam sistem rekomendasi memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi dan merekomendasikan item baru tetapi serupa dengan pengguna.

Apa itu sistem rekomendasi berbasis konten?

Sistem Rekomendasi Berbasis Konten

Di sini, sistem menggunakan fitur dan suka Anda untuk merekomendasikan Anda dengan hal -hal yang mungkin Anda sukai. Itu menggunakan informasi yang diberikan oleh Anda melalui internet dan yang dapat mereka kumpulkan dan kemudian mereka mengkuratori rekomendasi menurutnya.

Apa itu pemrosesan berbasis konten?

Pendekatan berbasis konten membutuhkan sejumlah informasi tentang fitur item, daripada menggunakan interaksi dan umpan balik pengguna. Mereka bisa menjadi atribut film seperti genre, tahun, sutradara, aktor dll. atau konten tekstual artikel yang dapat diekstraksi dengan menerapkan pemrosesan bahasa alami.