Information Retrieval,Artificial Intelligence,Machine Learning,بازیابی اطلاعات , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 17 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: To appear in 18th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys24), Bari, Italy. ACM, New York, NY, USA, 3 pages
توضیحات به فارسی
ارسال شده 17 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: برای حضور در هجدهمین کنفرانس ACM در سیستم های پیشنهادی (Recsys24) ، باری ، ایتالیا.ACM ، نیویورک ، نیویورک ، ایالات متحده ، 3 صفحه
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
An increasing number of media streaming services have expanded their offerings to include entities of multiple content types. For instance, audio streaming services that started by offering music only, now also offer podcasts, merchandise items, and videos. Ranking items across different content types into a single slate poses a significant challenge for traditional learning-to-rank (LTR) algorithms due to differing user engagement patterns for different content types. We explore a simple method for cross-content-type ranking, called multinomial blending (MB), which can be used in conjunction with most existing LTR algorithms. We compare MB to existing baselines not only in terms of ranking quality but also from other industry-relevant perspectives such as interpretability, ease-of-use, and stability in dynamic environments with changing user behavior and ranking model retraining. Finally, we report the results of an A/B test from an Amazon Music ranking use-case.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تعداد فزاینده ای از خدمات پخش رسانه ها ، پیشنهادات خود را گسترش داده است تا شامل اشخاصی از انواع مختلف محتوای شود.به عنوان مثال ، سرویس های پخش صوتی که فقط با ارائه موسیقی شروع شده اند ، اکنون پادکست ها ، کالاهای تجاری و فیلم ها را نیز ارائه می دهند.رتبه بندی موارد در انواع محتوای مختلف به یک صفحه واحد ، به دلیل متفاوت بودن الگوهای تعامل کاربر برای انواع مختلف محتوای ، چالش مهمی را برای الگوریتم های سنتی یادگیری به رتبه (LTR) ایجاد می کند.ما یک روش ساده را برای رتبه بندی از نوع متقاطع ، به نام ترکیب چندمادی (MB) کشف می کنیم ، که می تواند در رابطه با اکثر الگوریتم های LTR موجود استفاده شود.ما MB را با خطوط اصلی موجود نه تنها از نظر کیفیت رتبه بندی بلکه از سایر دیدگاه های مربوط به صنعت مانند تفسیر ، سهولت استفاده و ثبات در محیط های پویا با تغییر رفتار کاربر و رتبه بندی مجدد مدل مقایسه می کنیم.سرانجام ، ما نتایج آزمایش A/B را از یک مورد استفاده از رتبه بندی موسیقی آمازون گزارش می کنیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
