Публикации по тегам recommendation-system

Публикации по теме 'recommendation-system'

Ваша первая система рекомендаций: от подготовки данных до отладки машинного обучения и оценки улучшений

Решайте свои проблемы, экономьте время и избегайте ошибок Итак, вы приступили к разработке своей первой системы производственных рекомендаций, и хотя у вас есть опыт программирования и машинного обучения, вас засыпает огромным объемом новой информации, такой как выбор модели, выбор метрик, проблемы с выводом и обеспечение качества. Мы рассмотрим этапы создания первой рабочей версии модели машинного обучения, включая обработку данных, выбор модели, выбор метрик, отладку машинного..

Как настроить XGBRanker с перекрестной проверкой, используя BayesSearchCV

Если вы когда-либо имели дело с классическими моделями, такими как XGBClassifier и LGBMClassifier, вы знаете, что их так же легко настроить с помощью перекрестной проверки, как и круговую диаграмму. функция, то пусть тюнер творит чудеса! Но когда дело доходит до тонкой настройки XGBRanker (или любой модели ранжирования, если на то пошло) с перекрестной проверкой, это совсем другая игра. Итак, пристегнитесь и давайте погрузимся в это захватывающее приключение! С вашими старыми добрыми..

Графическая аналитика: PageRank для рекомендации продукта

Предполагая, что у нас есть двудольный граф для веб-сайта покупок товаров и услуг, как показано на рис. 1, мы знаем, что пользователь i взаимодействует с продуктом 6 (выделен на рис. 1), а затем какие другие продукты (например, продукты 1, 2, 3 и т. д.), следует ли рекомендовать пользователю i . Здесь взаимодействие между пользователем и продуктом может быть похоже на покупку/подписку пользователя на продукт. Интуиция в этом вопросе заключается в том, что мы считаем, что если продукты..

Системы рекомендаций: мир алгоритмов, стоящий за вашими онлайн-выборами (часть 1)

Добро пожаловать в первую часть серии моих блогов о системах рекомендаций. Следите за будущими публикациями в ближайшие дни. Сегодняшняя тема — изучение правил ассоциации. Вы когда-нибудь заблудились в каталоге фильмов Netflix, а затем наткнулись на очень точное предложение фильма? Или, может быть, вы просматривали страницу на Amazon, и ваше внимание привлек рекомендованный продукт — то, о чем вы не подозревали до этого момента. Если вам когда-либо было интересно узнать о невидимой..

Прикладное машинное обучение для вовлечения пользователей: использование действий пользователей в реальном времени для улучшения Homefeed…

Как использовать действия пользователей в режиме реального времени в вашей системе рекомендаций, чтобы увеличить объем взаимодействия с домашней лентой Системы рекомендаций стали жизненно важной частью современного бизнеса. Они предоставляют пользователям персонализированный и актуальный контент, что приводит к повышению вовлеченности и удержания. Один из способов улучшить рекомендательные системы — включить действия пользователя в реальном времени. В этой статье мы рассмотрим, как..

Как Spotify использует машинное обучение?

Spotify — шведский поставщик услуг потокового аудио и мультимедиа, основанный 23 апреля 2006 года Даниэлем Эком и Мартином Лоренцоном. Это один из крупнейших поставщиков услуг потоковой передачи музыки с более чем 456 миллионами активных пользователей в месяц, включая 195 миллионов платных подписчиков, по состоянию на сентябрь 2022 года. Известно своим пользовательским интерфейсом и музыкальными рекомендациями, давайте углубимся в то, как Spotify использует машинное обучение...