Публикации по теме 'recommendation-system'
Анализ корзины рынка Instacart (конкуренция Kaggle)
Этот блог посвящен моему первому вызову Kaggle Challenge. Надеюсь, этот блог даст вам хорошее представление о решении проблемы классификации.
Instacart — американская компания, предоставляющая услуги по доставке и самовывозу продуктов. Компания работает в США и Канаде. Instacart предлагает свои услуги через веб-сайт и мобильное приложение . В отличие от другого веб-сайта электронной коммерции, предлагающего товары напрямую от Продавца к Покупателю. Instacart позволяет..
Умная система рекомендаций
Электронная коммерция является самым быстрорастущим бизнесом в мире, и, по оценкам, в следующие пять лет она удвоится. Было важно рекомендовать пользователям только полезные продукты. Вот наша идея системы интеллектуальных рекомендаций, которую мы внедрили во время однодневного хакатона.
Умные рекомендации в приложениях и на веб-сайтах — это не дополнительная функция, а самая важная функция, которая отличает ведущие отрасли от других. Большинство пользователей считают само собой..
Использование косинусного сходства для построения системы рекомендаций фильмов
Пошаговое руководство по созданию системы рекомендаций фильмов на основе Python с использованием косинусного сходства.
Вы когда-нибудь представляли, что простая формула, которую вы изучали в старшей школе, сыграет роль в рекомендации вам фильма на основе того, который вам уже нравится?
Итак, мы используем косинусное сходство (скалярное произведение для нормализованных векторов) для создания системы рекомендаций по фильмам !
Что такое рекомендательные системы?
Рекомендательные..
Скрытые факторы и скрытые темы: понимание параметров рейтинга с помощью текста обзора
Задача системы рекомендаций (5/50)
Бумажная ссылка
Почему эта статья?
RecSys’13 и самый популярный документ по системе рекомендаций.
Какую проблему они решают?
Система рекомендаций с информацией о текстах отзывов.
Что я решу эту проблему?
Я подумаю о том, чтобы применить модель А (может быть, просто выбрать лучшие полезные отзывы), чтобы выбрать 10 лучших отзывов для каждого элемента.
Затем я буду применять модель B (на основе RNN) для кодирования каждого..
Решение проблемы обнаружения контента: как автоматизация и персонализация могут помочь издателям…
В наши дни механизмы рекомендаций по контенту используются издателями в надежде решить постоянно растущую проблему обнаружения контента. Поскольку кажется, что каждый день публикуется бесконечное количество контента, как потребители узнают, где искать в первую очередь? Поисковые системы изменили мир, позволив людям находить любую информацию. Но как кто-то может открыть для себя что-то новое, если он еще не знает, как это искать?
Слова рекомендация и персонализация могут..
Обзор на бумаге: действительно ли мы добиваемся большого прогресса?
Количество статей, опубликованных за последнее десятилетие в области исследований с поразительными результатами, увеличилось, но так ли они практичны, как кажутся на первый взгляд? Насколько надежны результаты? Авторы написали противоречивую статью с этой озабоченностью путем систематического исследования, в котором они проанализировали исследовательские работы, предлагающие новые алгоритмы в системах рекомендаций на конференциях высшего уровня. Они добились впечатляющих результатов...
Как создать рекомендатель с помощью приложения Create ML
Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта, основанная на идее, что машины могут учиться на основе данных и выполнять конкретную задачу без явного программирования. Основная цель машинного обучения - улучшить жизнь людей, сделав машины более интеллектуальными, а технологии - более персонализированными.
Прекрасным примером объединения этих двух возможностей, которые предоставляет машинное обучение, является система рекомендаций. Обычно рекомендательные системы понимают..
