Публикации по теме 'recommendation-system'


Введение в персонализированный поиск
Поиск нужной информации всегда был трудным. Не так давно соответствующие документы хранились в физических библиотеках, и их обнаружение было длительным и сложным процессом. Когда документы стали доступны в онлайн-репозиториях, количество проиндексированных документов начало расти, превышая пределы физического хранилища. То же самое относится к количеству продуктов, предлагаемых сайтами электронной коммерции, или к контенту, доступному через онлайн-сервисы потоковой передачи...
Что пить дальше? - Простая система рекомендаций по пиву с использованием совместной фильтрации
Если вы когда-нибудь обнаруживали, что смотрите на стену с пивом в местном супермаркете, размышляете более 10 минут, рыщете по Интернету в телефоне, ища малоизвестные названия пива в поисках отзывов, вы не одиноки. Как энтузиаст пива и домашний пивовар, я всегда ищу что-то новое, чтобы попробовать, но я также боюсь разочароваться, поэтому часто трачу слишком много времени на поиск определенного пива на нескольких веб-сайтах, чтобы найти какие-то заверения, которые я делаю. хороший..
Какая связь между футболом и машинным обучением?
Вы когда-нибудь задумывались о рекомендуемых историях, которые вы видите рядом с новостной статьей? Кто дает эти рекомендации и как они выбирают истории, которые появляются? Рекомендации — это удобный способ для пользователей найти дополнительные статьи для чтения. Они также удерживают пользователей на наших сайтах дольше, что для нас хорошо. И хотя редакциям полезно выбирать связанные истории, которые могут быть хорошими для дальнейшего чтения, у нас есть другой подход, более..
Зачем вам нужен рекомендательный движок?
Механизмы рекомендаций — отличный инструмент для авторитетных компаний, позволяющий улучшить поиск продуктов и повысить ценность жизненного цикла клиентов. Они отлично подходят для создания автоматизированных сервисов персонализации для предприятий с существующей клиентской базой, постоянным трафиком и огромными запасами. Если вы когда-либо покупали книгу на Amazon или смотрели фильм на Netflix, слушали трек на Spotify, Last.fm или Pandora или если у вас есть учетная запись Facebook..
Как использовать контрфактическую оценку для приблизительных результатов онлайн-теста AB
Вступление В этой статье я объясню принципиальный подход к оценке ожидаемой производительности модели в онлайн-тесте AB с использованием только автономных данных. Это очень полезно, чтобы помочь решить, какой набор улучшений модели должен быть приоритетным для проверки с помощью онлайн-теста AB. Весь код для воспроизведения рисунков в этой статье можно найти здесь . Мотивация Представьте, что вы работаете на сайте электронной коммерции и получили задание создать алгоритм, который..
Amazon Personalize
Сервис персонализации и рекомендаций в реальном времени, основанный на той же технологии искусственного интеллекта, что и на Amazon.com. Что такое Amazon Personalize? - Amazon Personalize. Краткий обзор Amazon Personalize. docs.aws.amazon.com Amazon представила свою внутреннюю технологию рекомендаций и персонализации как платную услугу, которую можно легко интегрировать в любое предприятие, стремящееся персонализировать опыт своих..
Использование причинно-следственной связи: как ИИ может помочь людям замедлить старение
Использование причинно-следственной связи: как ИИ может помочь людям замедлить старение Как ИИ может помочь людям жить дольше, рекомендуя действия, связанные с образом жизни? Автор: Шубханги Ранджан Эта статья изначально появилась в блоге Омдены . Постановка задачи Возрастные заболевания уносят жизни 150 000 человек в день . Человечество — это медицинская технологическая организация, которая теперь может отслеживать скорость старения людей, но единственный способ,..