![A Survey of Advanced Retrieval Algorithms in Ad and Content Recommendation Systems: Mechanisms and Challenges]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2024/07/Screenshot-2024-07-07-at-12.57.59-AM.png)
“`html
Исследование передовых алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента: механизмы и вызовы
Ученые из Университета Торонто представляют содержательное исследование передовых алгоритмов, используемых в современных системах рекламы и рекомендаций контента. Эти системы стимулируют вовлеченность пользователей и генерацию дохода на цифровых платформах. Они исследуют различные алгоритмы поиска и их применение в таргетировании рекламы и рекомендации контента, проясняя механизмы, на которых эти системы основаны, и вызовы, с которыми они сталкиваются.
Модели таргетирования рекламы
Модели таргетирования рекламы разработаны для доставки персонализированных рекламных материалов конкретным аудиториям. Основные методики включают машинное обучение и инвертированный индекс, структуру данных, которая эффективно соотносит профили пользователей с соответствующей рекламой.
Системы органического поиска
Системы органического поиска нацелены на улучшение пользовательского опыта путем рекомендации контента, соответствующего пользовательским предпочтениям без прямого финансового воздействия. Эти системы используются в различных областях, включая электронную коммерцию, потоковые сервисы и социальные медиаплатформы.
Модель двух башен
Модель двух башен, также известная как двойная модель, представляет собой архитектуру глубокого обучения, широко используемую в системах рекомендаций. Она состоит из двух отдельных нейронных сетей: одной для кодирования характеристик пользователя и другой для кодирования характеристик элемента.
“`