เมทริกซ์สำคัญที่อัลกอริทึมใช้ตัดสิน (วิว, เวลารับชม, Engagement, ความสดใหม่ ฯลฯ)

เมทริกซ์สำคัญที่อัลกอริทึมใช้ในการตัดสินใจ โดยทั่วไปในบริบทของ machine learning และ recommendation systems (เช่น YouTube หรือระบบแนะนำ) รวมถึง วิว (views), เวลารับชม (watch time), engagement (like, share, comment), และ ความสดใหม่ (freshness) ของเนื้อหา เพื่อจัดอันดับและแนะนำคอนเทนต์ให้ผู้ใช้。

เมทริกซ์หลักที่เกี่ยวข้อง

อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้เมทริกซ์เพื่อประเมินประสิทธิภาพและตัดสินใจ โดยพิจารณาจากคุณสมบัติเช่น ความถูกต้อง ความแม่นยำ และการจัดอันดับ ดังนี้:

• วิว (Views): จำนวนการเข้าชม เป็นเมทริกซ์พื้นฐานในการวัดความนิยมเบื้องต้นของคอนเทนต์。
• เวลารับชม (Watch Time): ระยะเวลาที่ผู้ใช้ดูคอนเทนต์ สะท้อนถึงคุณภาพและความน่าสนใจ ช่วยให้อัลกอริทึมจัดลำดับสูงขึ้นหากผู้ใช้ดูนาน。
• Engagement: การมีส่วนร่วม เช่น like, comment, share วัดจากเมทริกซ์เช่น precision (ความแม่นยำ) และ F1 score ที่รวมความแม่นยำกับความอ่อนไหว เพื่อประเมินว่าคอนเทนต์ดึงดูดปฏิสัมพันธ์ได้ดีแค่ไหน。
• ความสดใหม่ (Freshness): ความใหม่ของคอนเทนต์ โดยอัลกอริทึมให้คะแนนสูงแก่เนื้อหาที่อัปเดตใหม่ เพื่อส่งเสริมการหมุนเวียน (อนุมานจากเมทริกซ์ entropy และ decision trees ที่ช่วยตัดสินใจตามข้อมูลล่าสุด)。

ตัวอย่างการใช้งานในอัลกอริทึม

ผลผลิตรวมเหล่านี้มาจากการประมวลผลเมทริกซ์ใน supermatrix ของ ANP หรือ Monte Carlo สำหรับการตัดสินใจแบบสุ่มที่มีประสิทธิภาพ。 หากข้อมูลค้นหาไม่ครอบคลุมแพลตฟอร์มเฉพาะ เมทริกซ์เหล่านี้อาจแตกต่างตามอัลกอริทึมแต่ละตัว。