O que significam e como funcionam

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O que significam e como funcionam 2

Vamos começar com o ponto principal da questão – a classificação. Ranking é uma forma de classificar itens (sites, vídeos, imagens, notícias, etc.) com base em sua relevância.

Por relevância, queremos dizer o grau em que um objeto está relacionado a uma consulta específica. Suponha que temos uma solicitação e vários objetos que correspondem a ela de uma forma ou de outra. Quanto maior o grau de conformidade do objeto com a solicitação, maior sua relevância. A tarefa de classificação é retornar o objeto mais relevante em resposta a uma solicitação. Quanto maior a relevância, maior a probabilidade de o usuário realizar a ação direcionada (ir para a página, comprar um produto, assistir a um vídeo etc.).

Com o desenvolvimento dos sistemas de recuperação de informação, o tema da classificação torna-se cada vez mais relevante. Esse problema surge em todos os lugares: ao distribuir páginas de resultados de pesquisa, recomendar vídeos, notícias, música, produtos e muito mais. Aprender a classificar existe para esse propósito.

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Aprendendo a classificar ou classificação aprendida por máquina (MLR) é um ramo do aprendizado de máquina que estuda e desenvolve algoritmos de classificação de autoaprendizagem. Sua principal tarefa é determinar os algoritmos e abordagens mais eficazes com base em sua avaliação qualitativa e quantitativa. Por que surgiu o problema da classificação do ensino?

Por exemplo, vamos pegar uma página de um recurso de informação – um artigo. O usuário insere uma consulta em um mecanismo de pesquisa que já contém um conjunto de arquivos. De acordo com a solicitação, o sistema extrai os arquivos correspondentes da coleção, classifica-os e atribui-lhes a maior relevância.

A classificação é realizada com base no modelo de classificação f (q, d), onde q é a solicitação do usuário, d é o arquivo. O modelo clássico f (q, d) funciona sem autoaprendizagem e não considera a conexão entre palavras (por exemplo, Okapi BM25, modelo de espaço vetorial, 1 modelos). Ele calcula a relevância do arquivo para a solicitação com base na ocorrência das palavras da solicitação em cada documento. Obviamente, com o volume atual de arquivos na Internet, os resultados da pesquisa baseados em modelos simples podem não ser precisos o suficiente.

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