एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
ग्राफ़ आधारित अनुशंसा
अनुशंसा प्रणालियों का एक दृष्टिकोण जो उपयोगकर्ताओं और आइटम्स के बीच जटिल संबंधों को मॉडल करने के लिए ग्राफ़ संरचनाओं का उपयोग करता है। यह विधि अनुशंसाओं की प्रासंगिकता में सुधार के लिए कई इंटरैक्शन और अंतर्निहित कनेक्शन कैप्चर करती है।
ज्ञान ग्राफ़
नोड्स और एजेस के रूप में इकाइयों और उनके शब्दार्थ संबंधों को दर्शाने वाली डेटा संरचना। आइटम प्रतिनिधित्व को संदर्भात्मक जानकारी के साथ समृद्ध करने के लिए अनुशंसा प्रणालियों में उपयोग किया जाता है।
ग्राफ़ तंत्रिका नेटवर्क
ग्राफ़ संरचित डेटा को प्रोसेस करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया डीप लर्निंग आर्किटेक्चर। ये नेटवर्क रिलेशनल निर्भरताओं को कैप्चर करने के लिए नोड्स पर कन्वोल्यूशन ऑपरेशन करते हैं।
नोड एम्बेडिंग
कम आयामी स्पेस में ग्राफ़ के नोड्स का घना वेक्टर प्रतिनिधित्व। ये एम्बेडिंग अनुशंसा कार्यों को सुविधाजनक बनाने के लिए नोड्स की संरचनात्मक और शब्दार्थ संपत्तियों को कैप्चर करते हैं।
ग्राफ़ कन्वोल्यूशन नेटवर्क
ग्राफ़ संरचनाओं पर सीधे कन्वोल्यूशन ऑपरेशन लागू करने वाला एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क। पदानुक्रमित प्रतिनिधित्व सीखने के लिए निकटवर्ती नोड्स के बीच जानकारी प्रसारित करता है।
विषम सूचना नेटवर्क
विभिन्न प्रकार की इकाइयों और संबंधों का प्रतिनिधित्व करने वाले कई प्रकार के नोड्स और/या एजेस वाला ग्राफ़। अनुशंसा प्लेटफ़ॉर्म्स जैसे बहु-प्रकार इंटरैक्शन के साथ जटिल सिस्टम को मॉडल करता है।
मैट्रिक्स फैक्टोराइज़ेशन
अनुशंसा डेटा में छिपी हुई विशेषताओं की खोज के लिए उपयोग की जाने वाली मैट्रिक्स डिकम्पोजिशन तकनीक। उपयोगकर्ता-आइटम इंटरैक्शन के प्रतिनिधित्व में सुधार के लिए ग्राफ़ दृष्टिकोणों में एकीकृत।
द्विपक्षीय ग्राफ़
दो अलग-अलग नोड सेट वाली ग्राफ़ संरचना जहां एजेस केवल अलग-अलग सेट के नोड्स को कनेक्ट करते हैं। अनुशंसा प्रणालियों में उपयोगकर्ता-आइटम संबंधों को मॉडल करने के लिए मौलिक।
ग्राफ एम्बेडिंग
ग्राफ की टोपोलॉजिकल संरचना को निरंतर वेक्टर प्रतिनिधित्व में बदलने की प्रक्रिया। यह पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को ग्राफ डेटा पर लागू करने की अनुमति देता है।
ग्राफ अटेंशन नेटवर्क
पड़ोसी नोड्स के योगदान को अलग-अलग तौर पर वजन देने के लिए अटेंशन मैकेनिज्म को शामिल करने वाली GNN आर्किटेक्चर। सबसे प्रासंगिक संबंधों पर ध्यान केंद्रित करके प्रदर्शन में सुधार करता है।
सत्र-आधारित अनुशंसा
एक उपयोगकर्ता सत्र की अस्थायी अंतःक्रियाओं का उपयोग करने वाली अनुशंसा दृष्टिकोण। एक गतिशील ग्राफ के रूप में मॉडल किया गया है जहां नोड्स क्रमिक रूप से देखे गए आइटम्स का प्रतिनिधित्व करते हैं।
कोल्ड स्टार्ट समस्या
अनुशंसा में एक प्रमुख चुनौती जब नए उपयोगकर्ताओं या आइटम्स के लिए ऐतिहासिक डेटा की कमी होती है। ग्राफ दृष्टिकोण संरचनात्मक संबंधों और मेटाडेटा का उपयोग करके इस समस्या को कम करते हैं।
नॉलेज ग्राफ एम्बेडिंग
नॉलेज ग्राफ की संस्थाओं और संबंधों को वेक्टर रूप में प्रस्तुत करने के लिए एक विशिष्ट तकनीक। अनुशंसा प्रणालियों को समृद्ध करने के लिए अर्थात्मक जानकारी को संरक्षित करता है।
ग्राफ ट्रैवर्सल
विशिष्ट नियमों के अनुसार ग्राफ के नोड्स और किनारों का पता लगाने वाला एल्गोरिदम। उपयोगकर्ताओं और आइटम्स के बीच प्रासंगिक पथ खोजने के लिए अनुशंसा में उपयोग किया जाता है।
नोड वर्गीकरण
नोड्स की विशेषताओं और संबंधों के आधार पर ग्राफ के नोड्स को लेबल असाइन करने का कार्य। अनुशंसा प्रणालियों में उपयोगकर्ताओं या आइटम्स को वर्गीकृत करने के लिए लागू किया जाता है।
लिंक भविष्यवाणी
ग्राफ में नोड जोड़ों के बीच भविष्य में लिंक के अस्तित्व की भविष्यवाणी करने की समस्या। उपयोगकर्ता-आइटम अंतःक्रियाओं का पूर्वानुमान लगाने और प्रासंगिक अनुशंसाएं उत्पन्न करने के लिए आवश्यक है।
ग्राफ सैंपलिंग
कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने के लिए प्रतिनिधि उप-ग्राफ़ का चयन करने की तकनीक। बड़े पैमाने पर अनुशंसा प्रणालियों में बड़े आकार के ग्राफ़ को संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण।