Публикации по тегам recommendation-system

Публикации по теме 'recommendation-system'

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],..

Создание помощника по покупкам с искусственным интеллектом с использованием машинного обучения и Flask

Использование систем обработки естественного языка и рекомендаций для улучшения покупательского опыта. Введение Покупки могут быть трудоемким процессом, но с появлением искусственного интеллекта (ИИ) этот процесс можно сделать проще и эффективнее. В этом уроке мы будем создавать помощника по покупкам с искусственным интеллектом, используя машинное обучение (ML) и Flask. Мы будем использовать обработку естественного языка (NLP) и системы рекомендаций, чтобы сделать покупки более..

Оптимизация выбора признаков с помощью генетических алгоритмов — простой в использовании скрипт Python!

Оптимизация выбора признаков с помощью генетических алгоритмов — простой в использовании скрипт Python Введение В Just Eat Takeaway.com улучшение наших моделей, основанных на данных, является частью нашей ДНК. Рекомендательные системы являются важной частью нашей связи с нашими пользователями. Чтобы сделать возможной лучшую рекомендацию ресторана, был определен длинный список функций, которые используются для предоставления предложений через горизонтальную карусель. Эти функции..

Разработка системы рекомендаций для поиска в электронной коммерции

На сайтах электронной коммерции, таких как Amazon, могут быть миллионы различных продуктов на выбор. Например, покупатель на Amazon может ввести "casual shirt for summer" и получить список доступных футболок. В фоновом режиме была настроена система, которая извлекает изображения, связанные с запросом пользователя, ранжирует их в соответствии с их сходством с запросом, а затем показывает их пользователю. В этом посте я описываю, как создать поисковую систему, которая работает так же,..

Матричная факторизация в рекомендательных системах

Мягкое введение в методы матричной факторизации в рекомендательных системах, включая FunkSVD, SVD ++ и неотрицательную матричную факторизацию Вступление RS - это сопоставление элементов с пользователями. Отправной точкой является матрица «пользователь-элемент», заполненная значениями, представляющими либо явную обратную связь (рейтинги пользователей), либо неявную обратную связь (количество кликов, количество посещений, время просмотра и т. Д.). Можно также сформулировать этот..

Скаутинг NBA: механизмы рекомендаций с K ближайших соседей (KNN)

Введение По мере того как НБА исполняется 74 года, лига, несомненно, трансформировалась со временем. Революция в спортивной аналитике началась в значительной степени с бейсбольной Oakland Athletics, организацией, ответственной за привнесение мышления, основанного на данных, в борющуюся малобюджетную команду. Предпосылка заключалась в том, чтобы отойти от традиционных институтов разведки в сторону более надежных доказательств, отдавая приоритет таким вещам, как процентное соотношение..