Предполагая, что у нас есть двудольный граф для веб-сайта покупок товаров и услуг, как показано на рис. 1, мы знаем, что пользователь i взаимодействует с продуктом 6 (выделен на рис. 1), а затем какие другие продукты (например, продукты 1, 2, 3 и т. д.), следует ли рекомендовать пользователю i . Здесь взаимодействие между пользователем и продуктом может быть похоже на покупку/подписку пользователя на продукт. Интуиция в этом вопросе заключается в том, что мы считаем, что если продукты..

Введение В последние несколько месяцев модели большого языка (LLM) и генеративный искусственный интеллект кажутся единственной темой, которую освещает сообщество специалистов по обработке и анализу данных. Конечно, эти модели весьма интересны, и в сочетании с другими технологиями можно создать множество приложений. Как вы можете понять из названия, в этой статье мы рассмотрим применение LLM к графикам и машинному обучению графов (GML). Подробный обзор всех возможных применений LLM к..

Объясняем, почему вам следует перейти на платформу Larus Graph Data Science Platform — прозрачный способ представления и использования ваших данных. Абстрактный Системы рекомендаций — это алгоритмы, предназначенные для предложения пользователям релевантных товаров для их повседневной жизни, таких как продукты для покупки, фильмы для просмотра, текст для чтения, услуги для использования. Несмотря на то, что рекомендации в основном используются в коммерческих приложениях, их также..

Извлеките значение отношений с помощью алгоритма внедрения FastRP для создания функций для задачи классификации нисходящих узлов. Это третья статья из моей серии Twitchverse. Два предыдущих: Twitchverse: построение сети знаний Twitch в Neo4j Twitchverse: сетевой анализ вселенной Twitch с использованием Neo4j Graph Data Science Не волнуйся. Эта статья является отдельной, поэтому вам не нужно изучать предыдущие, если вас это не интересует. Однако, если вам интересно, как я..