Публикации по теме 'recommender-systems'


Рекомендателей на подъеме
Рекомендатели на подъеме: от поверхностного к глубокому обучению Аннотация Начнем с образа медузы в качестве аналогии. Медузы обладают достаточной приспособляемостью, когда дело доходит до приспособления их условий жизни. В зависимости от условий окружающей среды и других факторов их можно увидеть живущими либо на мелководье, либо в глубоких темных траншеях (как показано на рисунке выше). Возможно, они находят в этом выгоду для обоих, время находиться на уровне моря или наоборот..
Рекомендательные системы с примерами кода Python
Комплексное руководство по рекомендательным системам Рекомендательные системы, также известные как рекомендательные системы или механизмы рекомендаций, стали неотъемлемой частью нашего онлайн-опыта. Они отвечают за предложение продуктов для покупки, фильмов для просмотра, песен для прослушивания и многое другое. В этом подробном руководстве мы исследуем мир рекомендательных систем, поймем их типы и реализуем их с помощью Python. Оглавление Введение в рекомендательные системы..
Как обучить своего рекомендателя YouTube
В этой статье описывается недавняя статья, которую я опубликовал на Международной конференции по Интернету и социальным сетям (ICWSM). В статье исследуется эффективность нескольких функций, которые YouTube предоставляет своим пользователям для удаления нежелательных рекомендаций. Полную версию статьи можно найти здесь , а соответствующую кодовую базу — здесь . Мотивация YouTube иногда может давать нежелательные рекомендации. Этот контент может быть вреден для пользователей..
День 11 #DataScience28: Рекомендательные системы
Рекомендательные системы, также известные как рекомендательные системы, представляют собой тип технологии искусственного интеллекта, которая предсказывает предпочтение или оценку, которую пользователь дал бы элементу. Они используются для рекомендации элементов пользователям на основе их прошлого поведения и шаблонов, таких как товары, которые они приобрели, элементы, которые они просмотрели, или элементы, которые они оценили. Они широко используются в современном цифровом мире, от..
Как SnackNation использует машинное обучение, чтобы порекомендовать идеальную закуску, которую вы жаждете…
В SnackNation мы внедряем инновации, чтобы исследовать и понимать предпочтения наших участников, чтобы выбрать лучшую коробку с закусками, чтобы сделать их счастливыми. Большая часть бизнеса SnackNation основана на предоставлении нашим клиентам коробок со здоровыми высококачественными закусками. Поскольку в наши коробки входят 12 различных закусок и существует несколько типов коробок, фундаментальный вопрос, который мы должны постоянно задавать себе, звучит так: «Какие закуски мы должны..
Алгоритмы: строительные блоки науки о данных
Алгоритмы являются основой науки о данных. Они помогают нам обрабатывать, анализировать и понимать большие объемы данных. В этой статье мы углубимся в мир алгоритмов и поймем их значение в науке о данных. Что такое алгоритмы? Представьте, что вы хотите испечь торт. Рецепт приготовления торта — это набор инструкций, в которых рассказывается, какие ингредиенты использовать и в каком порядке их смешивать для приготовления торта. Точно так же алгоритм представляет собой набор..
Урок 35 — Машинное обучение: контентная фильтрация для рекомендательных систем (интуиция)
В этом уроке мы сосредоточимся на фильтрации на основе контента , еще одном распространенном методе создания рекомендательных систем. Мы построим интуицию вокруг ключевых концепций и шагов, связанных с фильтрацией на основе контента. Интуиция: фильтрация на основе контента основана на идее, что пользователям будут интересны элементы, похожие на те, которые им нравились или с которыми они взаимодействовали в прошлом. Он анализирует характеристики элементов и предпочтения..