如何使用TensorFlow 排序构建推荐系统? How to build a recommendation system using TensorFlow Ranking?

TensorFlow库是TensorFlow的一个实现，它可以帮助我们构建学习排名(LTR)模型。学习排序(LTR)模型是帮助我们构建任何信息检索系统的排序模型的模型。

机器学习排序是一种建立可扩展的信息检索系统的方法，特别是当任务是为给定的输入值找出相似的项目。推荐系统还可以根据几个特征找到并呈现相似的项目。TensorFlow Ranking是一个Python库，用于帮助构建机器学习模型的排名。在本文中，我们将讨论如何使用TensorFlow Ranking来构建一个基于learning-to-rank概念的推荐系统。这里的演示是受到TensorFlow教程中TensorFlow Ranking的启发。本文将讨论的主要问题列在下面。

目录内容：

• What is TensorFlow Ranking
• Building recommendation system
  • Importing and preprocessing data
  • Defining model
  • Compiling model
  • Fitting model
  • Generating prediction