Chắc chắn rằng tối thiểu 1 lần trong đời những bạn đã từng nghe đến từ “ Recommend ”. Vậy bạn có hiểu recommend là gì không, cách phân biệt từ “ recommend ” với những từ tiếng Anh khác. Không những vậy, bài viết sẽ giúp bạn tìm hiểu và khám phá về mạng lưới hệ thống khuyến nghị – một mạng lưới hệ thống sử dụng tiếp tục từ “ recommend ” với tần suất chi chít .
1. Recommend là gì vậy?
Để trả lời cho câu hỏi recommend là gì, Timviec365.vn xin đưa ra câu trả lời như sau: Recommend trong tiếng Anh có nghĩa là “khuyến nghị” và danh từ là recommendation (sự khuyến nghị). Đây được hiểu là một hành động mà bạn nghĩ rằng mọi người nên làm. Trước khi sử dụng từ recommend, người nói hoặc đưa ra lời khuyên không nhất thiết phải là người có kiến thức chuyên hay quyền lực. Khi nói từ recommend họ chỉ cảm thấy đó là một lời khuyên tốt nhất. Recommend được sử dụng khá rộng rãi trong lời nói hàng ngày và mối quan hệ khác nhau.
Bạn đang đọc: Recommend là gì vậy? Bạn biết gì về hệ thống khuyến nghị?Chẳng hạn, một người hoàn toàn có thể nói rằng “ I recommend that you buy that car ” ( Tôi nghĩ rằng bạn nên mua chiếc xe đó đi ). Recommend cũng hoàn toàn có thể hiểu theo cách là khuyến nghị, đề cử ai đó nên làm gì. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng từ recommend trong những cấu trúc :
– Recommend somebody = Speak well of: cụm từ này có nghĩa là “nói tốt về ai đấy”. Ví dụ như câu “Who recommended youto see an eye specialist?” (Ai đã khuyên anh phải đi gặp một chuyên gia về mắt vậy?); “I recommend Lan as a reliable programmer” (Tôi tiến cử Lan là một người lập trình viên đáng tin cậy).
Recommend là gì vậy? Bạn biết gì về hệ thống khuyến nghị?
– Recommend + that + S + V : Đây thường được gọi là cấu trúc giả định trong tiếng Anh. Theo đó, mệnh đề theo sau từ recommend phải giữ nguyên động từ ở thể nguyên mẫu trơn ( thể không có “ to ” ), nó cũng biểu lộ một lời khuyên tốt nhất cho người nào đó. Về ý nghĩa thì 2 cấu trúc ở trên là như nhau chỉ khác cách bạn muốn sử dụng chúng trong đoạn văn thế nào.
Tuyển dụng
2. Phân biệt cách sử dụng recommend, suggest, advise
Về mặt nghĩa thì sự khác nhau giữ advise, introduce, recommend là gì? Bạn có thể tham khảo cách phân biệt thông qua 2 đặc điểm ý nghĩa và ngữ pháp như sau:
2.1. Về mặt ý nghĩa
Về mặt ý nghĩa chúng đều có ý nghĩa là khuyên bảo, đề xuất nhưng chúng khác nhau ở 1 số ít điểm sau : – Advise là chỉ hành vi một người nào đó với ai điều họ nên làm hay quyết địnhnên đưa ra là gì. Người đưa ra lời khuyên “ advise ” phải là người có nhiều trình độ, kinh nghiệm tay nghề hoặc quyền lực tối cao tương quan đến yếu tố họ đang luận bàn. Ví dụ như “ The doctor advised the patient to quit smoking ” ( Bác sĩ khuyên người bệnh nên bỏ hút thuốc lá đi ). – Suggest : Từ này có nghĩa là đưa ra một lời ý kiến đề nghị hoặc sáng tạo độc đáo sẽ thực thi hoặc khả thi hoàn toàn có thể thực thi. Suggest được sử dụng trong những cuộc chuyện trò thân thiện và hay sử dụng trong văn nói. Người đưa ra gợi ý không cần phải có kiến thức và kỹ năng trình độ hay kinh nghiệm tay nghề quyền lực tối cao gì cả, ví dụ điển hình “ Can you suggest an inexpensive house ? ” ( Bạn có biết / ý kiến đề nghị một căn nhà nào mà không quá đắt không ? ”. – Recommend : Như đã nói ở trên, từ này chỉ hành vi mà một ai đó nghĩ rằng nên làm mà không nhất thiết người đưa ra lời khuyên phải có kỹ năng và kiến thức trình độ hay quyền lực tối cao.
2.2. Về mặt ngữ pháp
Hai động từ “ Recommned ” và “ Suggest ” được sử dụng với cấu trúc giống nhau còn “ Advise ” thì sẽ khác một chút ít. Nó hoàn toàn có thể dược sử dụng dưới 2 hình thức sau đây – Advise somebody to do something : Ví dụ như “ The doctor advised me to go to bed early ” ( Bác sĩ khuyên tôi nên đi ngủ sớm ). – Advise somebody on something : Ví dụ như “ We employ an expert to advise on new technology ” ( Chúng tôi thuê một chuyên viên để đưa lời khuyên về công nghệ tiên tiến mới ). Recommend và advise như đã nói ở trên sẽ cùng sử dụng cấu trúc : Recommend / suggest something ; recommend / suggest doing something ; recommend / suggest that somebody do something.
Việc làm biên – phiên dịch tại hồ chí minh
3. Hệ thống khuyến nghị tự động (Recommendation system)
Sau khi đã tìm hiểu recommend là gì, chúng ta cùng đến với một hệ thống được biết đến cũng bằng từ “recommend”, tạo nên sự thành công của những tập đoàn nổi tiếng – Hệ thống khuyến nghị tự động.
3.1. Hệ thống khuyến nghị tự động là gì vậy?
Hệ thống khuyến nghị là một trong những mô hình, kỹ thuật lọc thông tin mà những người sử dụng chăm sóc. Trong ngành thương mại điện tử và công nghệ thông tin, đây được nhìn nhận là chìa khoá thành công xuất sắc. Dần dần mạng lưới hệ thống khuyến nghị trở nên phổ cập ở nhiều ứng dụng khác nhau hoàn toàn có thể kể đến như Netflix, Google, Amazon. Theo một thống kê gần đây, hai phần ba ( 2/3 ) số phim ở trên mạng lưới hệ thống Netflix được người theo dõi đảm nhiệm chính là do gợi ý của mạng lưới hệ thống khuyến nghị này. 38 % lượng người nhấp chuột ở trên mạng lưới hệ thống Google và Amazon đều nhờ vào mạng lưới hệ thống khuyến khích tự động hóa này.
3.2. Thành phần của một hệ thống khuyến nghị
Thành phần của một mạng lưới hệ thống khuyến nghị gồm có 3 yếu tố cơ bản sau đây :
– Thứ nhất: Thành phần thứ nhất chúng ta phải quan tâm đó chính là người sử dụng (user). Rõ ràng là nếu không có user thì chúng ta biết phải gợi ý cho ai nhỉ?
Xem thêm: LGBTQ là gì và tìm hiểu về cộng đồng LGBT hiện nay
– Thứ hai : Điều tiếp theo tất cả chúng ta cần phải chăm sóc là mục tin ( items ) vì những mục tin này là những loại sản phẩm ở trên những website bán hàng, một bài viết, một bài hát của những trang nghe nhạc. Có người sử dụng thì chắc như đinh phải có những items để gợi ý đúng không.
– Thứ ba: Thứ để hệ thống khuyến nghị hoạt động đó chính là phản hồi (feedback) của user, feedback ở đây có thể là điểm đánh giá, bình luận thể hiện sự quan tâm của người sử dụng lên mỗi sản phẩm… Vì chúng ta phải định lượng những chỉ số phản hồi này thì mới có cơ sở để đưa ra gợi ý recommend là gì cho người sử dụng.
3.3. Hệ thống khuyến nghị hoạt động như thế nào?
Hệ thống khuyến nghị được kiến thiết xây dựng và hoạt động giải trí dựa ở trên những tài liệu trong hồ sơ cá thể của người sử dụng ( user ). Hệ thống này sẽ có trách nhiệm so sánh hồ sơ của người sử dụng đó với 1 số ít đặc thù trong tài liệu tương quan đến loại sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp đó kinh doanh thương mại. Theo đó, mạng lưới hệ thống sẽ tìm cách để Dự kiến và “ nhìn nhận ” người sử dụng. tin tức về người sử dụng sẽ được mạng lưới hệ thống khuyến nghị tự động hóa chia thành 2 loại : tin tức ẩn và thông tin hiện : những thông tin ẩn gồm có những thông tin về thời hạn người mua xem loại sản phẩm, nguồn mà người sử dụng truy vấn đến website hiện tại ; Thông tien hiện là những tác dụng nhận được khi người sử dụng đưa ra nhìn nhận về loại sản phẩm như thích / không thích, bình luạn. Thường thì những thông tin này sẽ khó tích lũy hơn. Tuy nhiên độ đúng chuẩn của thông tin hiện sẽ cao hơn thông tin ẩn, chính vì vậy loại thông tin này thường có ích hơn cho việc khuyến nghị của mạng lưới hệ thống.
Tìm việc làm phiên dịch tiếng anh
3.4. Một số kỹ thuật được sử dụng trong hệ thống khuyến nghị
Không chỉ là những dịch vụ vui chơi, ngày này với sự bùng nổ của internet thì thay vì phải ra ngoài đường, bạn chỉ cần ở nhà lướt web. Chỉ với vài cú click chuột, cả quốc tế sẽ hiện ra trước mắt bạn, bạn muốn ăn gì, uống gì, xem gì, .. Tất tần tật những “ nhu yếu phẩm ” sẽ có ở trên internet. Sức mạnh của mạng lưới hệ thống khuyến nghị không chỉ là đưa cho bạn những lựa chọn phong phú mà nó còn nghĩ hộ bạn nữa ! Chắc chắn rằng nếu bạn lướt qua những trang thương mại điện tử thì sẽ trầm trồ kinh ngạc rằng tại sao website này lại hoàn toàn có thể đề xuất kiến nghị đúng món hàng bạn đang cần nhỉ ? Những gợi ý shopping này tại sao lại hoàn toàn có thể đúng chuẩn đến vậy ? Đó chính là nhờ mạng lưới hệ thống Recommendation Systems.
Kỹ thuật thu thập dữ liệu
Nếu tất cả chúng ta chỉ chăm sóc đến nhìn nhận của người sử dụng với item thôi thì yếu tố khá là đơn thuần vì tài liệu tất cả chúng ta đã có sẵn trong databse. Thế nhưng tuỳ vào những trường hợp đơn cử mà không phải khi nào chỉ số của tất cả chúng ta cũng là có sẵn. Chính vì thế phải có một kế hoạch để tích lũy những chỉ số đối sánh tương quan này. Trước khi thiết kế xây dựng thành công xuất sắc mạng lưới hệ thống gợi ý ta hoàn toàn có thể sử dụng 1 số ít chỉ số thay thế sửa chữa điểm rating của user như sau : Số lần click chuột vào item, thời hạn trung bình 1 lần thao tác với item. Sau quy trình đó, ta sẽ có thêm khá nhiều tài liệu ở những phiên thao tác khác nhau tương ứng với những thao tác khác nhau với mỗi item. Sau khi được giải quyết và xử lý toán học ( không đi sâu ở đây ), ta sẽ tích lũy được một chỉ số duy nhất giữa người sử dụng user và loại sản phẩm item ( gọi là cặp user – item ). Kỹ thuật tiếp theo được sử dụng chính là kỹ thuật chuẩn hoá tài liệu.
Kỹ thuật chuẩn hoá dữ liệu
Kỹ thuật chuẩn hoá tài liệu là kỹ thuận phân tách một bảng có những cấu trúc phức tạp thành những cấu trúc đơn thuần hơn theo quy luật bảo vệ không làm mất tài liệu thông tin, tác dụng của việc chuẩn hoá tài liệu là giảm bớt sự dư thừa và vô hiệu những sự cố về xích míc tài liệu. Đối với những văn bản thì việc chuẩn hoá tài liệu hoàn toàn có thể giúp văn bản dễ đọc hơn và không vướng vào những trường hợp hiển thị. Chủ yếu ma trận tài liệu của tất cả chúng ta là ma trận thưa, tức là ma trận trong đó có khá nhiều số lượng tài liệu còn trống. Vì vậy tất cả chúng ta cần phải chuẩn hoá đống tài liệu này rồi mới hoàn toàn có thể vận dụng những thuật toán học ở trên máy tính đó được. Bước tiếp theo trong quy trình tiến độ này là chạy quy mô và tinh lọc ra những item tương thích với người sử dụng. Cuối cùng là qua tập dữ liệu ấy tất cả chúng ta cần nhìn nhận quy mô để có được một mạng lưới hệ thống khuyến nghị tuyệt vời nhất.
Bài viết ở trên đây là toàn bộ kiến thức trả lời cho câu hỏi recommend là gì và những vấn đề liên quan tới hệ thống khuyến nghị tự động. Mong rằng Timviec365.vn đã trang bị cho bạn những thông tin bổ ích phục vụ cho học tập và công việc của bạn. Chúc bạn thành công!
Tìm việc làm biên dịch tiếng anh
Chia sẻ:
Xem thêm: LGBT là gì vậy? Bạn đã thật sự hiểu về cộng đồng LGBT? •
Từ khóa tương quan Chuyên mục