Публикации по теме 'recommendation-engine'


Априорный алгоритм объяснен!
Быстрый факт: 40 % установок приложений в Google Play приходятся на рекомендации. 60 % времени просмотра на YouTube приходится на рекомендации. Система рекомендаций в современном мире — вещь очень обычная, от YouTube до Amazon, от Netflix до Google. Но понимание фундаментальной механики такой системы часто считается сложным. Теперь мы попытаемся разбить архитектуру базовой системы рекомендаций, углубившись в априорный алгоритм. Алгоритм Apriori работает на принципах..
Рекомендательная система: уловка для улучшения информации
Здравствуйте и добро пожаловать в другую статью о моей попытке укротить море рекомендательных систем и бороться с Кракеном (или продуктом - вы сами решаете, как его назвать!) В двух моих предыдущих статьях вы видели мою методологию о том, как научиться работать с продуктами, уничтожая монстра, который очень усложнял работу. Видите ли, чем больше данных (продуктов и клиентов магазинов в нашей базе данных, в нашем случае), тем крупнее и сложнее расчеты. Большие и сложные..
Разблокируйте уникальный шанс с Dota-Flask
#InMyGalaxyFarFarAway , у меня есть репозиторий Github под названием dota-flask . За сегодняшние 2 минуты чтения я покажу вам этот единственный в жизни шанс стать гуру Dota-Flask. Давайте начнем с тура с Dota-Flask Пожалуйста, заранее подготовьте свой ID учетной записи Dota 2 . Пристегните ремень безопасности, и мы отправимся в наше удивительное путешествие прямо сейчас. Точка входа находится на https://dota-flask.herokuapp.com , есть 3 основные функции, предоставляемые..
Система рекомендаций Santander - как я попал в топ-5% на Kaggle?
Задача рекомендаций по продуктам Santander: Это было отличное развлечение и отличный урок от лучших специалистов по данным со всего мира! Спасибо BreakfastPirate, SRK, Алану и Alexys. Я очень рад, что наконец оказался в топ-5% таблицы лидеров! Вот ссылка на это Конкурс Kaggle . Цель Для этого конкурса компания Santander предоставила данные своего клиента из Испании, в которых была информация о демографических характеристиках клиента и характеристиках, объясняющих его отношения с..
Механизм рекомендаций по «унарным неявным» данным
Двумя наиболее распространенными типами систем персонализированных рекомендаций являются Content-Based и Collaborative Filtering. Совместная фильтрация дает рекомендации, основанные на знании отношения пользователей к элементам, то есть использует «мудрость толпы» для рекомендации элементов. Напротив, системы рекомендаций на основе контента фокусируются на атрибутах элементов и дают вам рекомендации на основе сходства между ними. Совместная фильтрация на основе моделей Совместная..
Объяснение - работа и преимущества механизма рекомендаций
Интернет-магазины за последние несколько лет выросли не по дням, а по часам. По оценкам, мировая индустрия розничной электронной коммерции достигнет колоссальных 6,54 триллиона долларов США в 2022 году . Поскольку сайты электронной коммерции конкурируют за внимание покупателя, инструмент, который пригодится для привлечения клиентов и обеспечения повторных заказов, является механизмом рекомендаций по продукту. А при правильной настройке и настройке он может значительно повысить..
4 типа пользователей, которые могут вызвать аномалию в рекомендательных системах
Системы рекомендаций 4 типа пользователей, которые могут вызывать аномалии в рекомендательных системах Как работать с разными типами пользователей в рекомендательных системах В социальных сетях и платформах электронной коммерции, где публикуется много контента, очень важно показывать пользователям подходящий. Существует ограниченный объем контента, который пользователи могут просматривать после входа на платформу. Следовательно, это содержимое должно выбираться системой или..