1
00:00:00,000 --> 00:00:03,416
>> [เล่นเพลง]

2
00:00:03,416 --> 00:00:05,860

3
00:00:05,860 --> 00:00:08,180
>> สมอง SCASSELLATI: ยินดีต้อนรับ
ชุด CS50 AI

4
00:00:08,180 --> 00:00:12,600
ชื่อของฉันคือ Scass และในวันนี้เรากำลังจะ
ที่จะพูดคุยเกี่ยวกับระบบ recommender

5
00:00:12,600 --> 00:00:15,780
ตอนนี้เสียงระบบ recommender
ชนิดเหมือนชื่อแปลก

6
00:00:15,780 --> 00:00:18,630
มันเสียงเหมือนบางทีมันอาจจะควร
เป็นระบบที่แนะนำ

7
00:00:18,630 --> 00:00:21,290
และชนิดของฉันเห็นด้วยกับคุณ

8
00:00:21,290 --> 00:00:26,110
แต่เหล่านี้เป็นระบบที่จะช่วยให้
เลือกจากสิ่งที่คล้ายกันเมื่อใดก็ตามที่

9
00:00:26,110 --> 00:00:28,210
คุณเลือกสิ่งที่ออนไลน์

10
00:00:28,210 --> 00:00:32,119
Netflix, ตัวอย่างเช่นจะแนะนำอื่น ๆ
ภาพยนตร์ที่คุณอาจต้องการที่จะดู

11
00:00:32,119 --> 00:00:36,660
หรือแพนดอร่าจะแนะนำที่แตกต่างกัน
เพลงที่คุณอาจต้องการที่จะฟัง

12
00:00:36,660 --> 00:00:40,940
อเมซอนจะแนะนำสิ่งที่ชนิดของ
ผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่คุณอาจต้องการที่จะซื้อ

13
00:00:40,940 --> 00:00:43,520
แม้ Facebook จะแนะนำ
เพื่อนบางคนของคนอื่น ๆ

14
00:00:43,520 --> 00:00:45,440
ที่คุณอาจต้องการที่จะเพิ่ม

15
00:00:45,440 --> 00:00:49,800
แต่ละระบบเหล่านี้ทำงานโดยใช้
ชนิดพื้นฐานที่เหมือนกันของขั้นตอนวิธี

16
00:00:49,800 --> 00:00:52,520
และนั่นคือสิ่งที่เรากำลัง
จะพูดถึงในวันนี้

17
00:00:52,520 --> 00:00:56,860
>> ตอนนี้ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้เป็น
ธุรกิจขนาดใหญ่ที่น่าแปลกใจ

18
00:00:56,860 --> 00:01:01,130
Netflix ไม่กี่ปีที่ผ่านมาใน
2009 นำเสนอ $ 1,000,000

19
00:01:01,130 --> 00:01:07,240
รางวัลถ้าคุณสามารถปรับปรุงของพวกเขา
ระบบแนะนำโดยเพียงแค่ 10%

20
00:01:07,240 --> 00:01:11,960
ว่า 10% แต่แสดงให้เห็นถึง
จำนวนมากของธุรกิจ

21
00:01:11,960 --> 00:01:15,330
ประมาณการได้ยาก
มาด้วย แต่หลายคน

22
00:01:15,330 --> 00:01:19,050
เชื่อว่าคำแนะนำเหล่านี้
ระบบการจัดซื้อออนไลน์

23
00:01:19,050 --> 00:01:25,729
ระบบเช่น Amazon นำไปสู่​​ที่ใดที่หนึ่ง
ระหว่าง 10% และ 25% ของรายได้ที่เพิ่มขึ้น

24
00:01:25,729 --> 00:01:27,770
ดังนั้นคุณสามารถจินตนาการ
ชนิดของปริมาณที่คุณ

25
00:01:27,770 --> 00:01:32,860
พูดถึงเมื่อเราคิดเกี่ยวกับ
แม้เหล่านี้ขั้นตอนวิธีการเล็ก ๆ น้อย ๆ

26
00:01:32,860 --> 00:01:35,200
>> จึงขอได้ตัวอย่างบางส่วน

27
00:01:35,200 --> 00:01:38,460
มันเป็นวิธีการที่เหล่านี้
ระบบจริงๆทำงานอย่างไร

28
00:01:38,460 --> 00:01:40,773
มีสองขั้นพื้นฐาน
ชนิดของขั้นตอนวิธีการที่

29
00:01:40,773 --> 00:01:45,050
มีที่เล่นเมื่อเราพูดคุยเกี่ยวกับ
ที่ก่อให้เกิดคำแนะนำ

30
00:01:45,050 --> 00:01:48,650
คนแรกที่จะถูกเรียกว่า
เนื้อหาการกรองตาม

31
00:01:48,650 --> 00:01:53,410
และเนื้อหาการกรองอาศัยตาม
เมื่อความคล้ายคลึงกันระหว่างรายการ

32
00:01:53,410 --> 00:02:00,370
ตัวเองที่อยู่ในระหว่างสองภาพยนตร์
หรือสองเพลงหรือสองรายการซื้อ

33
00:02:00,370 --> 00:02:03,190
เรากำลังจะใช้ภาพยนตร์
เป็นตัวอย่าง แต่นี้

34
00:02:03,190 --> 00:02:07,850
สามารถนำไปใช้จริงๆชนิดใด ๆ
ของวัตถุที่เรากำลังมองหา

35
00:02:07,850 --> 00:02:13,330
>> ดังนั้นถ้าผมคิดว่าเกี่ยวกับบางส่วน
ภาพยนตร์จากปีที่ผ่านมา

36
00:02:13,330 --> 00:02:16,799
ผมเห็น Inside Out กับ
เด็ก ๆ ของฉันที่พวกเขารักมัน

37
00:02:16,799 --> 00:02:17,840
แต่เรายังมีทางเลือก

38
00:02:17,840 --> 00:02:21,350
เราจะได้ไปที่จะเห็นลูกน้อง,
เราสามารถมองเห็นอายุ Ultron,

39
00:02:21,350 --> 00:02:24,850
หรือเราอาจจะได้เห็น
ผู้ชายมดในโรงภาพยนตร์

40
00:02:24,850 --> 00:02:27,580
>> สำหรับการใด ๆ เหล่านี้
ภาพยนตร์ที่เราสามารถจินตนาการ

41
00:02:27,580 --> 00:02:33,320
สร้างรายชื่อของคุณสมบัติหรือ
เกี่ยวกับภาพยนตร์คุณภาพที่แตกต่างกัน

42
00:02:33,320 --> 00:02:37,190
ดังนั้นสำหรับตัวอย่างเช่นผมอาจจะพิจารณา
ซึ่งหนังเหล่านั้นเป็นภาพเคลื่อนไหว

43
00:02:37,190 --> 00:02:39,960
ดีทั้งสองด้านในออก
และลูกน้องเป็นภาพเคลื่อนไหว

44
00:02:39,960 --> 00:02:44,140
อายุ Ultron มิได้
ผู้ชายมดเป็นภาพยนตร์อนิเมชัน

45
00:02:44,140 --> 00:02:47,040
และผมสามารถจินตนาการอาคาร
โครงสร้างโต๊ะที่

46
00:02:47,040 --> 00:02:49,440
แสดงแต่ละคุณสมบัติเหล่านี้

47
00:02:49,440 --> 00:02:51,790
พวกเขาเคลื่อนไหวหรือไม่?

48
00:02:51,790 --> 00:02:54,780
จากนั้นผมก็สามารถเพิ่มมากขึ้น
คุณสมบัติที่จะตารางนี้

49
00:02:54,780 --> 00:02:58,380
โดยการเพิ่มแถวในโครงสร้างนี้

50
00:02:58,380 --> 00:03:00,970
ฉันจะถามว่า
ไม่ว่าพวกเขากำลังดูหนังมาร์เวล

51
00:03:00,970 --> 00:03:04,010
ดี Inside Out และลูกน้อง
ไม่ได้ดูหนังมหัศจรรย์

52
00:03:04,010 --> 00:03:06,715
อายุ Ultron และมดผู้ชายอย่างแน่นอน

53
00:03:06,715 --> 00:03:09,100
>> และฉันจะขอให้ทุกชนิด
คุณภาพแตกต่างกัน

54
00:03:09,100 --> 00:03:12,080
ที่ฉันต้องการชนิดใด ๆ ของคุณสมบัติ
ที่อาจจะมีความสำคัญกับผม

55
00:03:12,080 --> 00:03:13,440
พวกเขามีคนร้าย super?

56
00:03:13,440 --> 00:03:16,700
ดีไม่มีคนร้ายสุดในภายใน
ออก แต่มีคนในลูกน้อง

57
00:03:16,700 --> 00:03:19,990
และเห็นได้ชัดที่
สองภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่

58
00:03:19,990 --> 00:03:23,900
>> ฉันยังสามารถขอสิ่งที่ชอบดี
พวกเขาผ่านการทดสอบ Bechdel?

59
00:03:23,900 --> 00:03:27,280
จะมีสองชื่อ
ตัวละครหญิงที่

60
00:03:27,280 --> 00:03:30,550
ใช้จ่ายบางส่วนจำนวนมาก
เวลาที่มีการสนทนาว่า

61
00:03:30,550 --> 00:03:34,400
ไม่ได้เกี่ยวข้องกับคนที่อยู่ในทีมนักแสดง?

62
00:03:34,400 --> 00:03:39,870
ทั้งในกรณีนี้ Inside Out ผ่าน
ผลการทดสอบลูกน้องล้มเหลวอายุ Ultron

63
00:03:39,870 --> 00:03:42,990
ผ่านการทดสอบและผู้ชายมดล้มเหลว

64
00:03:42,990 --> 00:03:45,020
คนใดคนหนึ่งของคุณสมบัติเหล่านี้
ฉันจะคิดเกี่ยวกับ

65
00:03:45,020 --> 00:03:48,660
ในฐานะที่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับคนบางคน

66
00:03:48,660 --> 00:03:52,000
>> ฉันยังสามารถขอสิ่งที่ต้องการเป็น
มีคนใด ๆ ในภาพยนตร์เหล่านี้ว่า

67
00:03:52,000 --> 00:03:57,190
เป็นศิษย์เก่าจากสมมติว่าสวนสาธารณะและ
สันทนาการหนึ่งของการแสดงที่ชื่นชอบ

68
00:03:57,190 --> 00:04:00,540
ดี Inside Out มีเอมี่
Poehler ที่เป็นศิษย์เก่า

69
00:04:00,540 --> 00:04:01,530
ที่นับ

70
00:04:01,530 --> 00:04:04,110
จอนแฮมม์อยู่ในลูกน้อง

71
00:04:04,110 --> 00:04:08,600
พอลรัดด์อยู่ในผู้ชายมด แต่ไม่มีใคร
ในยุคของ Ultron อยู่ในสวนสาธารณะและ Req

72
00:04:08,600 --> 00:04:10,150
ได้เป็นอย่างดี

73
00:04:10,150 --> 00:04:12,990
ดังนั้นผมจึงสามารถสร้างรายการนี​​้
คุณสมบัติและการที่พวกเขาได้จริงๆ

74
00:04:12,990 --> 00:04:14,710
เป็นอะไรก็ได้ที่เกี่ยวกับภาพยนตร์

75
00:04:14,710 --> 00:04:17,329
พวกเขาอาจจะเกี่ยวกับสิ่งที่
อัตราส่วนที่พวกเขาถูกยิงใน

76
00:04:17,329 --> 00:04:21,630
มันอาจจะเป็นวิธีการที่หลายที่นั่งพวกเขา
ขายในวันหยุดสุดสัปดาห์ของพวกเขาเปิด

77
00:04:21,630 --> 00:04:25,630
คุณลักษณะใด ๆ ที่ฉันต้องการ
สร้างฉันสามารถใส่ลงไปในตารางนี้

78
00:04:25,630 --> 00:04:29,600
>> ขณะนี้ในกรณีนี้ผมได้สร้าง
การเรียงลำดับของค่าแท่งทั้งหมด

79
00:04:29,600 --> 00:04:33,700
ใช่หรือไม่ผ่านหรือล้มเหลว
แต่พวกเขาจะเป็นอะไร

80
00:04:33,700 --> 00:04:36,690
พวกเขาอาจจะเป็นค่าโดยพลการ

81
00:04:36,690 --> 00:04:39,070
สำหรับการกรองตามเนื้อหา
สิ่งที่เรากำลังจะทำ

82
00:04:39,070 --> 00:04:42,810
คือเรากำลังจะพิจารณา
สองคอลัมน์ในตารางนี้

83
00:04:42,810 --> 00:04:45,660
และดูว่าพวกเขามีความคล้ายกัน

84
00:04:45,660 --> 00:04:48,640
ดังนั้นตัวอย่างเช่นถ้าฉัน
ไปดูด้านในออก

85
00:04:48,640 --> 00:04:53,640
ผมอาจจะถามว่าสิ่งที่หนังเรื่องอื่น ๆ
ที่ผมอาจจะมีความเต็มใจที่จะไปดู

86
00:04:53,640 --> 00:04:56,890
นั่นคือสิ่งที่ยินดีที่จะ
ใช้จ่ายเงินของฉันที่จะไปดู

87
00:04:56,890 --> 00:05:00,310
และผมสามารถเปรียบเทียบการนี​​้โดยเพียงแค่การ
สองคอลัมน์หนึ่งจากด้านในออก

88
00:05:00,310 --> 00:05:03,300
และเป็นหนึ่งจากส่วนใดของ
ภาพยนตร์อื่น ๆ และเพียงแค่เห็น

89
00:05:03,300 --> 00:05:06,210
จำนวนของการแข่งขันคุณสมบัติของพวกเขา

90
00:05:06,210 --> 00:05:09,660
ดังนั้นถ้าผมเปรียบเทียบ Inside Out
มีลูกน้องที่ดีมี

91
00:05:09,660 --> 00:05:10,910
สามสิ่งที่ตรงกับที่นี่

92
00:05:10,910 --> 00:05:16,200
พวกเขากำลังทั้งภาพเคลื่อนไหวไม่ใช่ของพวกเขา
ภาพยนตร์มหัศจรรย์และทั้งสองคน

93
00:05:16,200 --> 00:05:18,420
มีสวนสาธารณะและศิษย์เก่า Req

94
00:05:18,420 --> 00:05:20,420
ดังนั้นผมจึงสามารถนับได้ถึงวิธีการ
แมตช์ที่มีหลายคน

95
00:05:20,420 --> 00:05:22,640
และในกรณีนี้มันน่าจะมีสาม

96
00:05:22,640 --> 00:05:26,450
>> ถ้าผมแล้วเปรียบเทียบ Inside Out
ด้วยการสมมติว่าอายุ Ultron,

97
00:05:26,450 --> 00:05:28,430
ฉันสามารถมองลงรายการ
และพูดดีมี

98
00:05:28,430 --> 00:05:30,140
เพียงสิ่งเดียวที่ตรงกับที่นั่น

99
00:05:30,140 --> 00:05:34,560
พวกเขาทั้งสองผ่านการทดสอบเบคเทลดังนั้น
ที่จะเป็นคะแนนหนึ่ง

100
00:05:34,560 --> 00:05:36,770
และระหว่าง Inside Out
และผู้ชายมดอีกครั้งฉัน

101
00:05:36,770 --> 00:05:41,420
สามารถเปรียบเทียบทีละบรรทัดวิธีการหลาย
สิ่งที่ตรงกับระหว่างสองของพวกเขา

102
00:05:41,420 --> 00:05:43,060
ดีหนึ่งที่เคลื่อนไหวอย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้

103
00:05:43,060 --> 00:05:44,970
หนึ่งเป็นหนังที่มหัศจรรย์อย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้

104
00:05:44,970 --> 00:05:47,280
หนึ่งก็มีคนร้ายสุด
อื่น ๆ ไม่ได้

105
00:05:47,280 --> 00:05:49,480
หนึ่งผ่านเบคเทล
การทดสอบล้มเหลวนั้น

106
00:05:49,480 --> 00:05:54,450
แต่พวกเขาทั้งสองมีสวนสาธารณะและศิษย์เก่า Req,
เช่นนั้นอีกครั้งจะได้รับคะแนนหนึ่ง

107
00:05:54,450 --> 00:05:58,300
>> ดังนั้นถ้าฉันกำลังมองหาสำหรับภาพยนตร์
ที่มีความคล้ายคลึงกับด้านในออก

108
00:05:58,300 --> 00:06:02,170
ฉันจะมองหาหนังที่มี
คะแนนสูงสุดในเนื้อหานี้

109
00:06:02,170 --> 00:06:03,952
โครงการการกรอง

110
00:06:03,952 --> 00:06:05,660
ดังนั้นในกรณีนี้ผม
จะพิจารณาลูกน้อง

111
00:06:05,660 --> 00:06:08,330
จะได้ใกล้ชิดและอื่น ๆ
มีแนวโน้มที่จะเป็นสิ่งที่

112
00:06:08,330 --> 00:06:13,250
ว่าผมจะใช้จ่ายเงินเพื่อดู
กว่าอายุ Ultron หรือผู้ชายมด

113
00:06:13,250 --> 00:06:16,150
>> เนื้อหาดังกล่าวจาก
ระบบการกรองพึ่งพาเพียง

114
00:06:16,150 --> 00:06:18,670
เกี่ยวกับคุณสมบัติของ
ภาพยนตร์และเพื่อให้ฉัน

115
00:06:18,670 --> 00:06:21,930
สามารถสร้างเหล่านี้เพียงแค่รู้
บางสิ่งบางอย่างเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์

116
00:06:21,930 --> 00:06:23,500
ที่ฉันมี.

117
00:06:23,500 --> 00:06:26,050
ฉันสามารถใช้ทุกชนิด
คุณสมบัติที่ฉันต้องการ

118
00:06:26,050 --> 00:06:28,400
และผมสามารถสร้างเพิ่มเติม
คุณสมบัติที่ซับซ้อนที่

119
00:06:28,400 --> 00:06:33,060
เกี่ยวข้องกับการทดสอบที่ซับซ้อนมากขึ้น
มีคุณภาพที่ผมไปตาม

120
00:06:33,060 --> 00:06:39,080
ในความเป็นจริงฉันยังสามารถดูตารางนี้
ไม่ได้เป็นวัตถุคงที่หนึ่ง

121
00:06:39,080 --> 00:06:43,110
แต่ในฐานะที่เป็นมิติ
ภายในพื้นที่ของรัฐที่มีขนาดใหญ่

122
00:06:43,110 --> 00:06:46,295
และผมสามารถเริ่มต้นการพูดคุยเกี่ยวกับ
ระยะทางระหว่างภาพยนตร์ที่แตกต่างกัน

123
00:06:46,295 --> 00:06:49,300

124
00:06:49,300 --> 00:06:51,050
เหล่านี้เป็นสิ่งที่ทุก
ที่เรารู้ว่าพวกเขา

125
00:06:51,050 --> 00:06:55,860
ทำโดยใช้ชนิดของโครงสร้างข้อมูล
ที่เราได้เห็นแล้วใน CS50

126
00:06:55,860 --> 00:06:59,180
ดังนั้นผมจึงสามารถจินตนาการอาคาร
โครงสร้างข้อมูลสำหรับภาพยนตร์

127
00:06:59,180 --> 00:07:02,390
มีโครงสร้างที่ผมเคยเป็น
เรียกว่าสร้างภาพยนตร์

128
00:07:02,390 --> 00:07:04,369
และมันมีห้ารายการบูลีนอยู่ในนั้น

129
00:07:04,369 --> 00:07:07,160
มันเป็นภาพเคลื่อนไหว, มันเป็นเรื่องมหัศจรรย์
หนังไม่ได้มีคนร้ายสุด

130
00:07:07,160 --> 00:07:11,047
มันไม่ผ่านการทดสอบ Bechdel และ
มีสวนสาธารณะและเมอร์ดอลล่าในมันได้หรือไม่

131
00:07:11,047 --> 00:07:12,880
และแต่ละเหล่านี้เป็น
โครงสร้างข้อมูลที่ฉัน

132
00:07:12,880 --> 00:07:16,330
สามารถครอบครองสำหรับภาพยนตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่

133
00:07:16,330 --> 00:07:20,090
>> แล้วคำนวณว่าสอง
ภาพยนตร์ที่คล้ายกันหรือไม่

134
00:07:20,090 --> 00:07:23,330
ว่าคะแนนของพวกเขาคือที่ฉันสามารถทำได้
เขียนออกชุดของรหัสจำลองที่

135
00:07:23,330 --> 00:07:25,120
สร้างฟังก์ชั่นเดียวกันกับที่

136
00:07:25,120 --> 00:07:30,100
นั่นคือได้รับภาพยนตร์ M1 บางอย่างผมสามารถ
หาหนังที่คล้ายกันมากที่สุดไป

137
00:07:30,100 --> 00:07:32,430
โดยทำตาม pseudocode

138
00:07:32,430 --> 00:07:37,040
ผมคิดว่าที่ดีที่สุด
ระบบการให้คะแนนที่ผมเคยพบ

139
00:07:37,040 --> 00:07:39,920
การเปรียบเทียบที่ดีที่สุดที่ฉันได้พบ

140
00:07:39,920 --> 00:07:41,890
ทุกภาพยนตร์อื่น ๆ
ฉันจะผ่านไป

141
00:07:41,890 --> 00:07:44,920
ฉันจะกำหนดคะแนนการแข่งขันเท่ากับ 0

142
00:07:44,920 --> 00:07:47,920
และฉันจะไปถึงที่
ภาพยนตร์เป็น M1 หนัง

143
00:07:47,920 --> 00:07:51,500
ฉันเริ่มต้นด้วยผมจะตรวจสอบ
แต่ละคนและทุกคุณลักษณะ

144
00:07:51,500 --> 00:07:53,650
ที่พวกเขาต้องดู
ถ้ามีการแข่งขัน

145
00:07:53,650 --> 00:07:56,460
หากมีการแข่งขันฉันจะ
เพิ่มคะแนนการแข่งขัน

146
00:07:56,460 --> 00:08:00,480
และถ้าที่จบคะแนนการแข่งขันว่า
ฉันได้ดีกว่าในปัจจุบันที่ดีที่สุด

147
00:08:00,480 --> 00:08:03,310
คะแนนแล้วฉันจะ
จำไว้ว่าคะแนนที่ดีที่สุด

148
00:08:03,310 --> 00:08:05,820
และนี่คือการแข่งขันที่ดีที่สุดที่ฉันมี

149
00:08:05,820 --> 00:08:09,450
ในตอนท้ายสิ่งที่ภาพยนตร์
นั่งอยู่ในการแข่งขันที่ดีที่สุด

150
00:08:09,450 --> 00:08:12,580
ที่ใกล้เคียงที่สุด
ฉันได้รับสามารถที่จะมา

151
00:08:12,580 --> 00:08:14,890
ดังนั้นเนื้อหาดังกล่าวจาก
ระบบการกรอง

152
00:08:14,890 --> 00:08:16,900
พวกเขาทั้งหมดมีโครงสร้างพื้นฐานนี้

153
00:08:16,900 --> 00:08:20,910
พวกเขาขึ้นอยู่กับรายการ
ในคำถามและไม่มีอะไร

154
00:08:20,910 --> 00:08:24,590
เกี่ยวกับการใด ๆ ของค่าของผู้ใช้

155
00:08:24,590 --> 00:08:29,010
>> กลไกอื่น ๆ ที่เราใช้ในการ
เพื่อที่จะสร้างระบบข้อเสนอแนะ

156
00:08:29,010 --> 00:08:31,790
ที่เรียกว่าการกรองการทำงานร่วมกัน

157
00:08:31,790 --> 00:08:36,520
กรองความร่วมมืออาศัย
ไม่ได้คุณภาพของวัตถุที่ตัวเอง

158
00:08:36,520 --> 00:08:40,010
แต่วิธีการที่คนอื่น ๆ
ผู้ใช้ที่เป็นวิธีการที่พวกเขาได้

159
00:08:40,010 --> 00:08:43,370
ตอบสนองต่อวัตถุเหล่านี้เหมือนกัน

160
00:08:43,370 --> 00:08:48,720
ดังนั้นเพื่อดำเนินการต่อด้วยตัวอย่างภาพยนตร์ของฉัน
ผมอาจจะใช้พวงของเพื่อนของฉัน

161
00:08:48,720 --> 00:08:53,180
และพวกเขาเกี่ยวกับการสำรวจหรือ
พวกเขาไม่ชอบดูหนังโดยเฉพาะอย่างยิ่ง

162
00:08:53,180 --> 00:08:56,560
ตอนนี้สถานที่ที่แตกต่างกันจะสร้าง
ข้อมูลนี้ในวิธีที่แตกต่าง

163
00:08:56,560 --> 00:08:59,630
คุณโดยตรงสามารถสำรวจของคุณ
ผู้ใช้หรือคุณอาจจะเพียงแค่

164
00:08:59,630 --> 00:09:03,120
ดูสิ่งที่พวกเขาเลือกที่ถ้า
คุณเช่น Netflix

165
00:09:03,120 --> 00:09:05,640
ซึ่งภาพยนตร์ที่พวกเขาดู?

166
00:09:05,640 --> 00:09:08,670
>> ฉันอาจจะตั้งคำถามกับบางส่วนของฉัน
เพื่อนที่นี่และหา

167
00:09:08,670 --> 00:09:12,910
ที่เจสันชอบหนังทุก
เขาเห็นว่าไม่น่าแปลกใจที่มี

168
00:09:12,910 --> 00:09:15,590
แอนดี้เท่านั้นที่ชอบลูกน้องและป้าผู้ชาย

169
00:09:15,590 --> 00:09:19,330
ซาร่าห์ชอบภายในออกและ
เวนเจอร์สตรงข้ามของแอนดี้

170
00:09:19,330 --> 00:09:22,200
และแซม, ดี, แซมชอบ
ทั้งหมดของภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่ที่

171
00:09:22,200 --> 00:09:24,960
แต่ไม่มีผู้ใดของภาพยนตร์การ์ตูน

172
00:09:24,960 --> 00:09:30,630
>> จากนั้นผมก็สามารถสอบถามใหม่บางส่วน
บุคคลบางอย่างของผู้อื่นเหมือนตัวเอง

173
00:09:30,630 --> 00:09:34,520
และขอให้ดีถ้าฉันชอบ
หนึ่งในภาพยนตร์เหล่านี้

174
00:09:34,520 --> 00:09:38,600
คุณสามารถทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับ
ซึ่งหนังเรื่องอื่น ๆ ผมอาจจะชอบ

175
00:09:38,600 --> 00:09:41,890
นั่นคือถ้าผมชอบภายใน
ออกซึ่งภาพยนตร์อื่น ๆ

176
00:09:41,890 --> 00:09:48,460
ฉันมีแนวโน้มที่จะยังต้องการที่จะเห็น
ขึ้นอยู่กับสิ่งที่คนที่คล้ายกันไม่?

177
00:09:48,460 --> 00:09:51,640
นั่นคือฉันจะไปผ่าน
ฉันจะกรองผ่านรายการนี​​้

178
00:09:51,640 --> 00:09:54,520
และพบเพียง
บุคคลที่ยังชอบ

179
00:09:54,520 --> 00:09:57,680
Inside Out ที่ตรงกับการตั้งค่าของฉัน

180
00:09:57,680 --> 00:10:00,824
ดีที่หมายความว่าแอนดี้และ
แซมพวกเขาไม่ชอบด้านในออก

181
00:10:00,824 --> 00:10:02,240
ดังนั้นฉันจะไม่พิจารณาให้

182
00:10:02,240 --> 00:10:06,130
ฉันจะได้รับการกำจัดของ
ข้อมูลสำหรับการเปรียบเทียบนี้

183
00:10:06,130 --> 00:10:09,750
>> จากนั้นผมก็สามารถมองสิ่งที่เจสัน
และซาร่าห์และคิดว่านับ

184
00:10:09,750 --> 00:10:13,780
ซึ่งขึ้นของภาพยนตร์ที่พวกเขาเห็น
ที่ฉันไม่ได้ไม่ว่าจะชอบพวกเขา

185
00:10:13,780 --> 00:10:15,150
หรือไม่.

186
00:10:15,150 --> 00:10:17,820
ฉันสามารถนับขึ้นสมมติว่าคะแนนโหวต

187
00:10:17,820 --> 00:10:23,360
ดังนั้นลูกน้องเช่นอาจจะมีหนึ่ง
ลงคะแนนให้มันเพราะเจสันชอบมัน

188
00:10:23,360 --> 00:10:27,170
ทั้งเจสันและซาร่าห์ชอบเวนเจอร์ส
ดังนั้นมันจะมีสองคะแนน

189
00:10:27,170 --> 00:10:30,700
และมีเพียงเจสันชอบมดชาย
จึงจะได้รับหนึ่งเสียง

190
00:10:30,700 --> 00:10:34,870
ดังนั้นถ้าผมจะแนะนำแล้ว
สำหรับตัวเองซึ่งภาพยนตร์เหล่านี้

191
00:10:34,870 --> 00:10:41,470
ฉันอาจจะมีโอกาสมากที่สุดที่จะดูผมจะ
ต้องเลือกอายุ Ultron: เวนเจอร์ส

192
00:10:41,470 --> 00:10:44,490
>> ดังนั้นสำหรับใด ๆ เหล่านี้
ระบบตอนนี้ผมใช้

193
00:10:44,490 --> 00:10:49,260
ข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นไม่ได้เกี่ยวกับ
หนังตัวเอง แต่เกี่ยวกับการตั้งค่า

194
00:10:49,260 --> 00:10:51,960
จากผู้อื่น

195
00:10:51,960 --> 00:10:54,150
นี้มีปัญหาบางอย่างแน่นอน

196
00:10:54,150 --> 00:10:55,920
เกิดอะไรขึ้นถ้าคุณไม่ได้มีผู้ใช้อื่น ๆ ?

197
00:10:55,920 --> 00:10:58,770
ดีที่เรียกว่าปัญหาการเริ่มต้น

198
00:10:58,770 --> 00:11:03,760
คุณต้องมีความบาง
ปริมาณของข้อมูลก่อนที่คุณจะ

199
00:11:03,760 --> 00:11:07,560
สามารถที่จะเริ่มต้นทำ
คำแนะนำเหล่านี้

200
00:11:07,560 --> 00:11:10,940
พลิกด้านของมันเป็นครั้งเดียว
ที่คุณจะเริ่มการเก็บรวบรวมข้อมูล

201
00:11:10,940 --> 00:11:13,870
ถ้าคุณสามารถเก็บมากขึ้น
และข้อมูลมากขึ้น

202
00:11:13,870 --> 00:11:17,850
คุณจะได้รับดีและดีกว่า
และข้อเสนอแนะที่ดีกว่า

203
00:11:17,850 --> 00:11:21,650
>> ตอนนี้เราสามารถแปล
นี้เป็นรหัสเช่นกัน

204
00:11:21,650 --> 00:11:23,860
เราสามารถกำหนดที่แตกต่างกัน
ชนิดของโครงสร้าง

205
00:11:23,860 --> 00:11:25,720
ในกรณีนี้เราจะเรียกว่าผู้ใช้

206
00:11:25,720 --> 00:11:30,970
และมันก็มีคุณสมบัติที่เกี่ยวกับ
ภาพยนตร์ที่ชอบใช้นี้

207
00:11:30,970 --> 00:11:34,560
พวกเขาชอบ Inside Out,
สมุนเวนเจอร์สและแมนมด

208
00:11:34,560 --> 00:11:36,660
จากนั้นเราจะสามารถสร้าง
pseudocode ที่จะปฏิบัติตาม

209
00:11:36,660 --> 00:11:39,460
ขั้นตอนเดียวกับที่ผมใช้มาก่อน

210
00:11:39,460 --> 00:11:43,460
นั่นคือได้รับโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ผู้ใช้ x ขอแนะนำภาพยนตร์

211
00:11:43,460 --> 00:11:46,107
ที่ x อาจชอบ

212
00:11:46,107 --> 00:11:47,940
เราสามารถผ่านไปและ
สำหรับทุกภาพยนตร์

213
00:11:47,940 --> 00:11:51,410
เราสามารถเริ่มต้นได้คะแนน
สำหรับภาพยนตร์ที่จะเป็น 0

214
00:11:51,410 --> 00:11:54,080
และจากนั้นเราสามารถค้นหาทั้งหมด
ของผู้อื่นที่

215
00:11:54,080 --> 00:11:57,630
มีการตั้งค่าเช่นเดียวกับ x

216
00:11:57,630 --> 00:11:59,990
และแล้วทุก
ภาพยนตร์ที่พวกเขาชอบ

217
00:11:59,990 --> 00:12:02,340
เราจะเพิ่มคะแนนของภาพยนตร์ว่า

218
00:12:02,340 --> 00:12:05,010
ภาพยนตร์ใดก็ตามที่อยู่ใน
ปลายมีคะแนนสูงสุด

219
00:12:05,010 --> 00:12:07,600
ที่หนึ่งที่ฉันควรแนะนำ

220
00:12:07,600 --> 00:12:09,890
>> ไม่มีนี้เป็นความจริงที่ปิดบัง

221
00:12:09,890 --> 00:12:11,600
ไม่มีนี้เป็นสิ่งที่ท้าทาย

222
00:12:11,600 --> 00:12:15,810
เหล่านี้เป็นขั้นตอนวิธีการพื้นฐานทั้งหมด
ที่คุณสามารถใช้ในวันนี้

223
00:12:15,810 --> 00:12:20,050
>> ขณะนี้มีระบบ recommender จริง
คุณทำงานเป็นปัญหาบางอย่าง

224
00:12:20,050 --> 00:12:23,300
เกิดอะไรขึ้นถ้ามีใครที่
ตรงกับความต้องการของคุณ?

225
00:12:23,300 --> 00:12:27,170
เกิดอะไรขึ้นถ้ามีผู้ใช้ที่
จะตรงตั้งค่าของคุณ

226
00:12:27,170 --> 00:12:30,480
แต่แล้วเบี่ยงเบนอย่างเห็นได้ชัด
จากสิ่งที่คุณชอบ?

227
00:12:30,480 --> 00:12:36,210
ผมชอบที่หนักหนาสาหัสคลาสสิก
ภาพยนตร์ แต่ภรรยาของฉันไม่ได้

228
00:12:36,210 --> 00:12:39,430
ผมชอบที่จะดูพวกเขาของฉัน
บัญชี Netflix มีพวกเขา

229
00:12:39,430 --> 00:12:41,800
เธอไม่ได้

230
00:12:41,800 --> 00:12:45,230
เกิดอะไรขึ้นเมื่อเราเริ่มต้น
ผสมข้อมูลเช่นนี้หรือไม่?

231
00:12:45,230 --> 00:12:47,690
เหล่านี้เป็นความท้าทายทั้งหมด
ที่คุณสามารถเอาชนะ

232
00:12:47,690 --> 00:12:51,900
พวกเขาใช้เวลาเพียงแค่เล็กน้อย
ขั้นตอนวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้น

233
00:12:51,900 --> 00:12:56,420
>> ขณะนี้อยู่ในโลกแห่งความจริงซึ่ง
มีการปฏิบัติงานจริง

234
00:12:56,420 --> 00:12:59,980
เราจะใช้เนื้อหาการกรองหรือ
เราจะใช้การกรองการทำงานร่วมกัน?

235
00:12:59,980 --> 00:13:01,910
และคำตอบคือเราใช้ทั้งของพวกเขา

236
00:13:01,910 --> 00:13:06,350
เกือบทั้งหมดของผู้ใช้ที่สำคัญใน
กรณีนี้, Amazon, Facebook, Netflix,

237
00:13:06,350 --> 00:13:11,200
แพนดอร่าพวกเขาทั้งหมดใช้การรวมกันของ
ระบบเหล่านี้คำแนะนำที่แตกต่างกัน

238
00:13:11,200 --> 00:13:16,520
และเมื่อเรารวมตัวเลือกจาก
แต่ละครั้งเราเรียกพวกเขาระบบไฮบริด

239
00:13:16,520 --> 00:13:20,750
พวกเขาในบางวิธีขึ้นอยู่กับ
คุณสมบัติของวัตถุเอง

240
00:13:20,750 --> 00:13:24,710
และในรูปแบบที่พวกเขาขึ้นอยู่กับ
การตั้งค่าของผู้อื่น

241
00:13:24,710 --> 00:13:28,120
เหล่านี้ระบบไฮบริด
พวกเขากำลังธุรกิจขนาดใหญ่

242
00:13:28,120 --> 00:13:30,830
และพวกเขากำลังมีอะไรในปัจจุบันในวันนี้

243
00:13:30,830 --> 00:13:32,839
>> ดังนั้นขอบคุณมากสำหรับการเข้าร่วมฉัน

244
00:13:32,839 --> 00:13:35,380
ฉันหวังว่าคุณเคยเล็ก ๆ น้อย ๆ
บิตของความเข้าใจในสิ่งที่

245
00:13:35,380 --> 00:13:37,430
ทำให้ระบบเหล่านี้ทำงาน

246
00:13:37,430 --> 00:13:41,980
ครั้งต่อไปที่คุณกำลังออนไลน์โปรดจำไว้ว่า
ไม่เพียง แต่คุณมีอิทธิพลต่อการเลือกของคุณ

247
00:13:41,980 --> 00:13:44,680
แต่อาจเป็นคนอื่นได้เป็นอย่างดี

248
00:13:44,680 --> 00:13:46,480
ขอบคุณอีกครั้ง.

249
00:13:46,480 --> 00:13:47,186