Публикации по теме 'content-based-filtering'


Создайте систему рекомендаций, используя контентную фильтрацию в Python
Руководство по созданию системы рекомендаций с использованием контентной фильтрации в Python. Привет друзья, на этот раз я построю системную рекомендацию с помощью метода Content-Based Filtering. Контентная фильтрация работает с данными, предоставленными пользователями, явно (ранжирование) или неявно (нажатие ссылок). На основе этих данных создается профиль пользователя, который затем используется для предоставления пользователю предложений. По мере того, как пользователи оставляют..
Урок 33 — Машинное обучение: введение в рекомендательные системы (интуиция)
В этом уроке мы познакомимся с рекомендательными системами, которые представляют собой алгоритмы и методы, используемые для предложения элементов или контента, которые могут заинтересовать пользователей на основе их предпочтений, поведения или контекста. Мы построим интуицию вокруг ключевых концепций и компонентов рекомендательных систем. Рекомендательные системы стали неотъемлемой частью многих онлайн-платформ и сервисов, включая веб-сайты электронной коммерции, потоковые сервисы и..
Контентная фильтрация данных фильмов
Создание системы рекомендаций фильмов с использованием данных о фильмах! Если вы хотите запустить код самостоятельно, мой блокнот Jupyter доступен на Kaggle ! Введение Рекомендательные системы — это системы, которые дают рекомендации пользователю на основе различных факторов. Система рекомендаций используется для прогнозирования оценок, которые пользователь может дать определенному элементу. Более высокий рейтинг означает, что пользователю, скорее всего, понравится этот предмет,..
Ваша система рекомендаций по фильмам на основе Movie Partner-ML
Недавно я создал приложение под названием «Ваш партнер по фильму», которое использует фильтрацию на основе контента, чтобы рекомендовать фильмы и классифицировать отзывы зрителей на сайте TMDB как положительные или отрицательные. Вот подробное объяснение проекта. Цель проекта Мы, индийцы, любим кино. Мы тратим много времени, деньги на развлекательные фильмы нам дают. С появлением OTT-платформы любовь к кино только увеличилась. В 2017 году платформы OTT принесли доход в размере..
Контентная фильтрация для рекомендательных систем
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся обычным явлением. Они используются для выполнения задач и помогают принимать важные решения в самых разных отраслях, включая энергетику, медицину и финансовый сектор. Среди прочего, системы рекомендаций по мощности AI и ML. Эти системы рекомендуют продукты, контент или услуги, которые могут понравиться потребителям, независимо от того, совершают ли они покупки в Интернете, выбирают фильм или песню для потоковой передачи..
Как работают рекомендательные системы
Системы рекомендаций есть везде. Мы используем их, чтобы покупать одежду, находить рестораны и выбирать сериалы для просмотра. В этом сообщении блога я дам обзор базовых концепций, распространенных вариантов использования и обсужу некоторые ограничения. Это первая из серии статей о механизмах рекомендаций. Следите за новостями, в которых мы более подробно рассмотрим некоторые из упомянутых концепций! Уже в 2010 году 60 % времени просмотра на Youtube приходилось на рекомендации [1],..
«Секретный соус персонализации: как системы рекомендаций стимулируют рост бизнеса и…
Обзор: Введение в рекомендательные системы Типы рекомендательных систем: Совместная фильтрация Контентная фильтрация Гибридные системы 3. Реальные примеры рекомендательных систем в действии: Amazon: как персонализированные рекомендации стимулируют продажи Netflix: как системы рекомендаций увеличивают удержание и вовлеченность клиентов Spotify: Как музыкальные рекомендации повышают вовлеченность и лояльность пользователей 4. Влияние рекомендательных систем на рост..