کاربرد الگوریتم های مبتنی بر سیستم های توصیه گر بر اساس تبلیغات مشابه

در این مقاله ، استفاده از سیستم های توصیه گر در تشخیص تبلیغات مشابه با در نظر گرفتن روشهای مختلف نظیر یادگیری عمیق بررسی گردید. بررسی ها نشان داد که یکی از چالش ها ی اصلی در این حوزه، کمبود داده و قابل یت مقیاسپذ یری سیستم ها است . برای حل این مشکلات، از الگو ریتم های جدیدی مانند ماتر یس عامل بندی با مصرف مموری سریع و پا یین استفاده شده است که باعث بهبود بازدهی و کارایی سیستم های توصیه گر می شوند. با این حال، همچنان چالش ها یی در استفاده از سیستم های توصیه گر وجود دارد. یکی از این چالش ها کمبود داده است که می تواند بر دقت و کارا یی سیستم های توصیه گر تاثیر بگذارد. همچنین ، مشخص شد که قابلیت مقیاسپذ یری سیستم ها می تواند به چالشی تبدیل شود، زیرا با افزایش حجم دادهها، عملکرد سیستم ممکن است کاهش یابد. برای حل این چالش ها، نیاز به پژوهش های بیشتر در زمینه بهبود روشها و تکنیک های هوش مصنوعی و استفاده از مدلهای تجزیه ماتریس و توابع هدف مناسب وجود دارد .

کلیدواژه ها:

الگور یتم توصیه کننده ، هوش مصنوعی ، تبلیغات مشابه ، کلان داده