Публикации по теме 'recommendation-system'
Metflix: Как рекомендовать фильмы - Часть 0
В этой серии публикаций я попытаюсь создать механизм рекомендаций, чтобы рекомендовать похожие фильмы по выбранному названию или рекомендовать фильмы пользователю, оценивающему пару фильмов. В этой части 0 рассказывается, как получить данные, загрузить их и выполнить базовый исследовательский анализ данных (EDA). Мы закончим этот пост созданием матрицы взаимодействия «пользователь-элемент», которая представляет рейтинги, присвоенные конкретным пользователем конкретному фильму. В..
Факторизация матрицы - Часть 7
Оглавление :
Введение и рекомендации Оценка рекомендательных систем Рекомендации на основе содержания Совместная фильтрация на основе соседства Совместная фильтрация на основе пользователей и элементов Рекомендации KNN Факторизация матрицы Глубокое обучение - Введение Ограниченные машины Больцмана AutoRecs Amazon DSSTNE и Sage Maker Реальные вызовы и решения
Совместная фильтрация - хороший метод. Но если это так хорошо, почему мы ищем альтернативный..
Метод на основе латентного фактора в совместной фильтрации
Для выявления скрытых факторов, влияющих на предпочтения пользователя. Это наиболее широко используемый подход совместной фильтрации.
В подходе к фильтрации на основе контента мы загружаем историю пользователя и явно определенные факторы, чтобы сопоставить все продукты и пользователей с пространством этих факторов. Но в методе, основанном на скрытых факторах, мы только загружаем историю пользователя, и нам не нужно определять дескрипторы или факторы. Алгоритм найдет скрытые факторы,..
Типы данных в рекомендательных системах
Есть два способа сбора данных для создания рекомендательных систем - явный и неявный . Мы поговорим об обоих типах данных, их характеристиках и проблемах с ними.
Наборы данных с явной обратной связью
Словарное значение слова «явный» - четко и подробно изложить . Данные явной обратной связи, как следует из названия, представляют собой точное число, данное пользователю продукту. Некоторыми примерами явной обратной связи являются оценки фильмов пользователями на Netflix, оценки..
Как создать рекомендательную систему?
В современном мире каждый клиент принимает множество решений. Например, если я ищу книгу для чтения, не имея четкого представления о том, что я хочу, у меня есть множество возможностей для поиска. Я мог бы провести много времени в Интернете и рыскать по разным локациям в надежде найти золото. Возможно, я ищу предложения других людей.
Но если бы существовал веб-сайт или приложение, которое могло бы предлагать книги на основе того, что я читал ранее, это было бы огромным подспорьем. Я мог..
Создание механизма рекомендаций по новостям с помощью Curiosity
Мы изучаем набор данных MIND, чтобы создать механизм быстрых рекомендаций по новостям с нуля с помощью Curiosity.
Системы рекомендаций были ключевой частью современного взаимодействия с веб-сайтом, поскольку иначе найти информацию может быть очень сложно. На веб-сайтах есть такие разделы, как «Рекомендуемое к прочтению», «Вас также может заинтересовать», «Актуально для вас», в которых эти рекомендации встроены в поток веб-сайта и являются ключевыми, чтобы помочь пользователям понять,..
Эпоха персонализированного пользовательского опыта: системы рекомендаций
В современном обществе мы вступаем в эру сбора данных, все, от наших предпочтений до истории поиска, хранится и используется, чтобы рекомендовать нам связанные элементы.
Например, YouTube рекомендует нам, какие видео смотреть дальше. Amazon рекомендует сопутствующие товары для добавления в нашу корзину, а Facebook предлагает новых людей, за которыми вам может быть интересно следить.
В наши дни рекомендательные системы существуют практически везде. Итак, в этой статье я хотел бы..
