>> [موسیقی]
>> SCASSELLATI BRAIN: خوش آمدید به سری CS50 AI.
نام من ... است Scass است، و امروز ما قصد داریم در مورد سیستم های پیشنهاد صحبت کنید.
سیستم در حال حاضر پیشنهاد برای تلفن های موبایل نوع مانند یک نام عجیب و غریب.
این مانند تلفن های موبایل شاید آن را باید سیستم توصیه می شود،
و من از نوع با شما موافقم.
اما این سیستم است که کمک می را انتخاب کنید از چیزهایی مشابه هر زمان
شما چیزی را انتخاب کنید آنلاین.
Netflix بکشد، برای مثال دیگر را پیشنهاد خواهد داد فیلم های که شما ممکن است بخواهید به تماشای.
و یا پاندورا متفاوت خواهد نشان آهنگ های که شما ممکن است بخواهید برای گوش دادن به.
آمازون خواهد چه نوع پیشنهاد سایر محصولات شما ممکن است بخواهید برای خرید.
فیس بوک حتی نشان می دهد برخی از دوستان دیگر
که شما ممکن است بخواهید اضافه کنید.
هر یک از این سیستم کار با استفاده از نوع اساسی همان الگوریتم،
و این چیزی است که ما رفتن به مورد امروز صحبت کنید.
>> در حال حاضر این الگوریتم ها کسب و کار شگفت آور بزرگ است.
Netflix بکشد چند سال پیش در 2009 ارائه $ 1 میلیون
جایزه اگر شما می تواند بهبود خود سیستم توصیه شده توسط فقط 10٪ است.
که 10٪، هر چند، نشان دهنده یک مقدار قابل توجهی از کسب و کار.
برآورد سخت به هستند آمده توسط، اما بسیاری از مردم
این باورند که این پیشنهاد سیستم برای خرید آنلاین
سیستم مانند آمازون منجر به جایی بین 10٪ و 25٪ افزایش درآمد.
بنابراین شما می توانید تصور کنید که نوع حجم است که شما هستید
صحبت کردن در مورد زمانی که در مورد فکر می کنم حتی این الگوریتم است.
>> بنابراین اجازه دهید چند نمونه را دریافت کنید.
چگونه است که این سیستم های واقعا کار کند؟
دو اساسی وجود دارد انواع الگوریتم های که
در بازی هنگامی که ما در مورد آن صحبت توصیه های تولید.
اول آنهایی که به نام بر اساس فیلتر محتوا.
و بر اساس فیلتر محتوای متکی بر شباهت بین آیتم
خود، این است که بین دو فیلم یا دو آهنگ یا دو اقلام خریداری شده.
ما قصد استفاده از فیلم به عنوان مثال، اما این
می تواند اعمال شود، واقعا، به هر نوع شی که ما دنبال آن هستید.
>> بنابراین اگر من فکر می کنم در مورد برخی از فیلم از سال گذشته،
من با دید داخل بچه ها من، آنها آن را دوست داشت.
اما ما نیز حال انتخاب است.
ما می تواند رفته اند به دیدن عوامل، ما می تواند سن ULTRON دیده می شود،
و یا ما می تواند دیده اند مرد مورچه در تئاتر است.
>> برای هر یک از این فیلم ها، ما می توانیم تصور
ایجاد یک لیست از ویژگی های و یا کیفیت در مورد کسانی که فیلم های مختلف.
بنابراین برای مثال، من می تواند در نظر کدام یک از این فیلم متحرک.
خوب، هر دو داخل و عوامل متحرک.
نه سن ULTRON و نه مورچه مرد فیلم های انیمیشن هستند.
و من می توانم تصور کنید ساختمان تا یک ساختار، یک جدول که
لیست هر یک از این خواص است.
آیا آنها متحرک است یا نه؟
من پس از آن می تواند اضافه کردن بیشتر ویژگی های این جدول
با اضافه کردن ردیف بیشتر به این ساختار.
من می توانم از آنها بخواهید یا آنها نمی فیلم های مارول است.
خوب، داخل به خارج و عوامل هستند فیلم های مارول نیست،
سن ULTRON و مورچه مرد قطعا هستند.
>> و من می توانم هر نوع درخواست کیفیت متفاوت
که من می خواستم، هر نوع از ویژگی های که ممکن است برای من مهم.
آیا آنها یک تبه کار فوق العاده؟
خب، هیچ تبه کار فوق العاده در داخل وجود دارد ، اما آنهایی که در عوامل وجود دارد
و در، بدیهی است، دو فیلم ابرقهرمان.
>> من هم می تواند چیزهایی مانند، به خوبی بپرسید، آنها تست بکدل عبور؟
به نام دو شخصیت زن که
برخی از صرف مقدار قابل توجهی از زمان داشتن یک مکالمه است که
می کند مردان در بازیگران شامل نیست؟
خب، در این مورد، داخل عبور آزمون، عوامل می افتد، سن ULTRON
عبور از آزمون، و مورچه انسان نتواند.
هر یک از این ویژگی ها فکر می کنم من می توانم در مورد
عنوان برای برخی از افراد مهم است.
>> من هم می تواند همه چیز را بپرسید مانند هر نفر در این فیلم وجود دارد که
فارغ التحصیلان از هستند اجازه دهید بگویم، پارک ها و تفریح ​​و سرگرمی، یکی از برنامه های مورد علاقه من است.
خوب، داخل است امی پولر، که یک فارغ التحصیل شده است.
که می شمارد.
جان هام در عوامل بود.
پل راد در مورچه مرد بود، اما هیچ کس در سن ULTRON در پارک و req بود
به خوبی.
بنابراین من می تواند تا ساخت این لیست از ویژگی های، و آنها می توانند واقعا
هر چیزی در مورد فیلم.
آنها می توانند در مورد آن چیزی باشد که نسبت ابعاد آنها در ضرب گلوله کشته شد،
آن می تواند بسیاری از کرسی های آنها چگونه به فروش می رسد در هفته اول خود را.
هر ویژگی است که من می خواهم تولید من می توانم به این جدول قرار داده است.
>> در حال حاضر، در این مورد، من ساخته شده است همه نوع از ارزش شمش،
آری یا نه، تصویب و یا شکست، اما آنها می توانند هر چیزی باشد.
آنها می توانند مقدار دلخواه.
برای محتوای مبتنی بر فیلتر کردن، آنچه که ما قصد داریم برای انجام
است ما قصد داریم به نظر دو ستون در این جدول
و ببینید که چگونه شبیه اند.
بنابراین برای مثال، اگر من رفت و به داخل،
من ممکن است بپرسید، فیلم های دیگر چیست که من ممکن است مایل به رفتن را ببینید.
این است که، چه مایل به صرف پول من برای رفتن ببینید.
و من می توانم این کار را با فقط مصرف مقایسه دو ستون، یکی از داخل به خارج
و یکی از هر یک از فیلم دیگر، و فقط از دیدن
چگونه بسیاری از ویژگی های بازی خود را.
بنابراین اگر من مقایسه داخل با عوامل، خوب، وجود دارد
سه چیز در اینجا است که بازی.
آنها هر دو متحرک، هیچ یک از آنها فیلم های مارول هستند، و هر دو آنها
پارک دارند و req فارغ التحصیلان.
بنابراین من می تواند تعداد بالا چگونه بسیاری از مسابقات وجود دارد،
و در این مورد می شود سه وجود دارد.
>> اگر من پس از آن مقایسه داخل با اجازه دهید بگویم سن ULTRON،
من می توانم نگاه کردن لیست و می گویند، خوب، وجود دارد
تنها یک چیز وجود دارد که منطبق.
آنها هر دو عبور از آزمون بکتل، به طوری که که برای رفتن به یک نمره از یکی.
و بین داخل و مرد مورچه، دوباره من
می توانید خط به خط مقایسه چگونه بسیاری از همه چیز بین دو نفر از آنها مطابقت.
خب، یک متحرک، یکی نیست.
یکی یک فیلم مارول، یکی نیست.
یکی رو یک تبه کار فوق العاده، دیگر نمی کند.
یکی عبور بکتل آزمون، یکی از آن می افتد،
اما آنها هر دو پارک و req فارغ التحصیلان، بنابراین دوباره، آن را می شود یک نمره از یکی است.
>> بنابراین اگر من برای فیلم شد که شبیه به داخل بودند،
من می توانم برای فیلم هایی که نگاه بالاترین نمره در این مطلب به این
طرح فیلتر.
بنابراین در این مورد، من می عوامل در نظر
به نزدیک تر و بیشتر به احتمال زیاد به چیزی
که من پول را صرف به دیدن از سن ULTRON یا مرد مورچه.
>> بر اساس این محتوای سیستم تصفیه آب تکیه فقط
بر خواص فیلم، و بنابراین من
می توانید از این فقط با دانستن ساخت چیزی در مورد محصولات
که من دارم.
من می توانم هر نوع استفاده ویژگی های است که من می خواهم،
و من می توانم بیشتر ساخت ویژگی های پیچیده ای است که
شامل آزمون پیچیده تر با کیفیت به عنوان من به همراه داشت.
در واقع، من حتی می توانید مشاهده این جدول نه به عنوان یکی شیء ایستا
بلکه به عنوان ابعاد در یک فضای حالت بزرگتر است.
و من می توانید شروع به صحبت کردن در مورد فاصله بین فیلم های مختلف.
این همه چیز که ما می دانیم چگونه آنها
انجام با استفاده از انواع ساختمان های داده که ما در حال حاضر در CS50 دیده می شود.
بنابراین من می تواند تصور کنید ساختمان یک ساختار داده برای یک فیلم.
یک ساختار است که من وجود دارد ساخته شده به نام فیلم،
و آن را تا پنج ورودی بولی در آن است.
آیا این انیمیشن است، این تعجب فیلم، آن را به یک تبه کار فوق العاده،
آن عبور از آزمون بکدل، و پارک ها و Rec فارغ التحصیلان در آن وجود دارد؟
و هر یک از این است ساختار داده که من
می توانید برای این فیلم خاص را اشغال کند.
>> پس از آن که آیا دو محاسبه فیلم ها مشابه یا نه،
چه نمره خود است، من می توانم ارسال از مجموعه ای از شبه که
تولید که تابع همان.
این است که، با توجه به برخی از فیلم M1، من می توانم پیدا کردن فیلم بیشتر شبیه به آن
با پیروی از شبه.
به نظر من که بهترین سیستم است که من در بر داشت به ثمر رساند،
بهترین مقایسه که من در بر داشت.
برای هر فیلم دیگر من قصد دارم از طریق رفتن،
من به یک نمره بازی را برابر با 0 تنظیم شده است.
و من از طریق رفتن فیلم، یک M1، فیلم
من با آغاز، من را بررسی کنید هر و هر ویژگی
که آنها باید برای دیدن اگر یک بازی وجود دارد.
اگر یک بازی وجود دارد، من افزایش نمره بازی.
و اگر در پایان نمره بازی که من بهتر از حال حاضر بهترین است
نمره، پس از آن من به یاد داشته باشید که بهترین نمره،
و این بهترین بازی است که من دارم.
در پایان، هر آنچه که فیلم در بهترین بازی نشسته است،
که نزدیک ترین من قادر به آمده بوده است.
بنابراین بر اساس این محتوای سیستم های تصفیه آب و تصفیه
همه آنها این ساختار اولیه.
آنها بر آیتم تکیه در درخواست و هیچ چیز
مورد هر یک از تنظیمات کاربر.
>> مکانیسم دیگری که ما در استفاده از سفارش برای ساخت سیستم های توصیه
است فیلتر مشترک نامیده می شود.
فیلتر مشترک بر متکی نمی کیفیت از خود شیء،
اما چگونه مردم، دیگر کاربران این است که، چگونه آنها را
به این اشیاء مشابه واکنش نشان دادند.
بنابراین برای ادامه با مثال فیلم من، من ممکن است یک دسته از دوستان من را
و بررسی آنها در مورد اینکه آیا یا آنها نمی فیلم خاص را دوست داشت.
در حال حاضر مکان های مختلف را تولید خواهد کرد این داده ها در روش های مختلف.
شما به طور مستقیم می توانید بررسی خود کاربران، و یا شما فقط می تواند
دیدن آنچه که آنها را انتخاب کنید اگر شما هستید، برای مثال Netflix بکشد.
که فیلم آنها را تماشا کرد؟
>> من ممکن است برخی از سوال من دوستان در اینجا و پیدا کردن
جیسون دوست هر فیلم او را دیدم، تعجب آور نیست وجود دارد.
اندی تنها عوامل و عمه مرد را دوست داشت.
سارا دوست داشت داخل به خارج و انتقام جویان، در مقابل اندی.
و سام، خوب، سام دوست تمام فیلم های ابرقهرمان،
اما هیچ یک از فیلم های انیمیشن.
>> من پس از آن می تواند برای برخی از پرس و جو جدید فردی، برخی از سایر کاربران را مثل خودم
و از آنها بخواهید، خوب، اگر من هم دوست داشتم یکی از این فیلم ها،
می تواند شما را پیش بینی در مورد که دیگر فیلم من ممکن است مانند.
این است که اگر من هم دوست داشتم در داخل ، که فیلم های دیگر
من به احتمال زیاد به هم می خواهید برای دیدن بر اساس آنچه افراد مشابه است؟
است که، من از طریق یک بروید من را از طریق این لیست را فیلتر
و پیدا کردن فقط افرادی که نیز دوست
در داخل، که ترجیحات من مطابقت دارد.
خوب، که بدان معنی است که اندی و سام، آنها را دوست ندارد داخل به خارج،
بنابراین من قصد دارم به آنها در نظر بگیرید.
من قصد دارم به خلاص شدن از شر آنها داده ها را برای این مقایسه.
>> من پس از آن می توانید در چه جیسون نگاه و سارا فکر و چوب خط حساب کردن
تا که از فیلم های که آنها را دیدم که من نمی، چه آنها را دوست داشت
یا نه.
من فقط می تواند تعداد بالا، اجازه دهید بگویم آرا.
بنابراین عوامل، برای مثال ممکن است یکی از رای برای آن، دلیل جیسون آن را دوست داشت.
هر دو جیسون و سارا دوست داشت انتقام جویان، پس از آن دو رأی خواهد داشت.
و تنها جیسون دوست مورچه مرد، پس از آن خواهد یک رای است.
بنابراین اگر من پس از آن توصیه برای خودم از این فیلم که
من ممکن است به احتمال زیاد به تماشای، من می خواهم باید انتخاب کنید سن ULTRON: انتقام جویان.
>> بنابراین برای هر یک از این سیستم، در حال حاضر من با استفاده از
داده هایی را که در مورد ایجاد شد نمی فیلم به خودی خود، اما در مورد تنظیمات
از کاربران دیگر.
این برخی از مشکلات البته.
اگر شما هر گونه کاربران دیگر ندارد؟
خب، این مشکل راه اندازی نامیده می شود.
شما باید به برخی از مقدار داده ها قبل از شما
قادر به شروع به ساختن این توصیه ها.
در سمت تلنگر از آن است که یک بار شما شروع به جمع آوری داده ها،
اگر شما می توانید بیشتر جمع آوری و داده های بیشتر و بیشتر،
شما بهتر و بهتر و توصیه بهتر است.
>> در حال حاضر ما می تواند ترجمه این را به کد نیز هست.
ما می توانیم یک تعریف های مختلف نوع ساختار،
در این مورد ما آن را یک کاربر است.
و ویژگی های آن کردم در مورد که فیلم این کاربر را دوست داشت.
آیا آنها دوست داخل به خارج، عوامل، انتقام جویان، و مورچه مرد.
ما می توانیم تولید برخی از شبه به دنبال
روش همان است که من قبل از استفاده.
است که، با توجه به خاص کاربران X، اجازه دهید توصیه یک فیلم
که x ممکن است مانند.
ما می توانیم از طریق رفتن و برای همه از فیلم،
ما می توانیم نمره مقداردهی اولیه که فیلم به 0.
و پس از آن ما می توانیم تمام پیدا از کاربران دیگر که
اند تنظیمات همانند x.
و سپس برای هر این فیلم که آنها را دوست داشت،
ما نمره که فیلم را افزایش.
هر کدام از فیلم در پایان دارای بالاترین نمره،
که یکی از من باید توصیه است.
>> هیچ کدام از این واقعا مبهم است.
هیچ کدام از این چالش برانگیز است.
این الگوریتم اساسی هستند که شما می توانید امروز اجرا می کنند.
>> در حال حاضر با سیستم پیشنهاد دهنده واقعی، شما را به برخی از مشکلات را اجرا کنید.
اگر هیچ کس وجود دارد که دقیقا مطابقت تنظیمات خود را؟
چه می شود اگر کاربران وجود دارد که دقیقا تنظیمات خود را،
اما پس از آن به شدت منحرف از آنچه را دوست دارید؟
من دوست دارم کلاسیک گودزیلا فیلم، اما همسر من نیست.
من می خواهم به تماشای آنها، من حساب Netflix شامل آنها است.
او را نمی کند.
زمانی که ما شروع چه اتفاقی می افتد اختلاط داده مثل این؟
این ها همه چالش ها که شما می توانید غلبه بر،
آنها فقط کمی را الگوریتم های پیچیده تر است.
>> در حال حاضر در جهان واقعی، که در واقع عملیاتی،
را استفاده می کنیم بر اساس فیلتر محتوا یا انجام فیلترینگ مشترک استفاده می کنیم؟
و پاسخ این است ما با استفاده از هر دو آنها.
تقریبا همه از کاربران عمده در این مورد، آمازون، فیس بوک، Netflix بکشد،
پاندورا، و همه آنها استفاده از ترکیبی از این سیستم توصیه متفاوت است.
و هنگامی که ما ترکیب انتخاب از هر، ما آنها را از سیستم های ترکیبی پاسخ.
آنها در برخی از راه بر بستگی دارد ویژگی های خود شیء،
و در برخی از راه آنها بستگی دارد تنظیمات از کاربران دیگر.
این سیستم ترکیبی، آنها کسب و کار بزرگ هستید،
و آنها چیزی است که امروز در حال حاضر.
>> بنابراین تشکر بسیار برای پیوستن به من.
من امیدوارم که شما کمی بدست کمی درک درستی از آنچه
باعث می شود این سیستم کار می کنند.
دفعه بعد هم که شما آنلاین هستید، به یاد داشته باشید که نه تنها به شما موثر بر انتخاب های خود،
اما به طور بالقوه هر کس دیگری است.
با تشکر دوباره.