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RECOMMENDATION ENGINE BASED ON OPTIMIZED COMBINATION OF RECOMMENDATION ALGORITHMS

机译:推荐引擎基于优化的推荐算法组合

摘要

A method includes receiving a training metric, the training metric indicating a parameter to be optimized by content recommendations. A machine learning algorithm maybe used to determine a plurality of different combinations of the recommendation algorithms in the experiment, and each of one or more of the plurality of combinations may be used to generate a content recommendation for one or more visitors. The statistical performance of each of the one or more combinations in optimizing the parameter (based on the content recommendations generated by those combinations) may be monitored and a higher percentage of visitors may be allocated to a combination that generates content recommendations that are the most effective at optimizing the parameter.
机译:一种方法包括接收训练度量,该训练度量指示要通过内容推荐优化的参数。机器学习算法可以用于确定实验中推荐算法的多种不同组合,并且多个组合中的每一个可以用于为一个或多个访问者生成内容推荐。可以监视在优化参数中的一个或多个组合中的每一个的统计性能(基于那些组合生成的内容建议),并且可以将较高百分比的访问者分配给生成最有效的内容建议的组合优化参数。

著录项

  • 公开/公告号US2021233147A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 OPTIMIZELY INC.;

    申请/专利号US202016775067

  • 发明设计人 ETHAN BERL;

    申请日2020-01-28

  • 分类号G06Q30/06;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:13:50

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