AI 용어집
인공지능 완전 사전
Streaming Analytics
Traitement et analyse de données continues en temps réel pour extraire des informations et déclencher des actions immédiates dans les systèmes de recommandation.
Real-time Recommendation Engine
Système algorithmique capable de générer des suggestions personnalisées instantanément en se basant sur les interactions utilisateur en cours.
Collaborative Filtering
Méthode de recommandation basée sur les similitudes entre utilisateurs ou articles pour prédire les préférences et générer des suggestions personnalisées.
Content-based Filtering
Approche recommandant des articles similaires à ceux précédemment appréciés par l'utilisateur en se basant sur les caractéristiques intrinsèques du contenu.
Hybrid Recommendation System
Architecture combinant multiples techniques de recommandation pour surmonter les limitations individuelles et améliorer la précision des suggestions.
User Embedding
Représentation vectorielle dense de l'utilisateur capturant ses préférences, comportements et caractéristiques dans un espace latent de faible dimension.
Item Embedding
Représentation vectorielle continue d'un article ou produit encodant ses attributs et relations avec d'autres items dans l'espace sémantique.
Deep Learning Recommendation Models
Architectures neuronales complexes capables de capturer des interactions non-linéaires et des motifs complexes dans les données de comportement utilisateur.
Reinforcement Learning for Recommendations
Paradigme d'apprentissage où le système apprend une politique de recommandation optimale par essais-erreurs en maximisant les récompenses cumulées à long terme.