Публикации по теме 'recommendations'


Представляем механизм рекомендаций NFT от CyberConnect
Первоначально опубликовано на https://cyberconnect.hashnode.dev/cyberconnects-nft-recommendation-engine-1 Введение Находить новые проекты в Web3 невероятно сложно. Независимо от того, пытаетесь ли вы быть в курсе последних проектов NFT PFP или хотите открыть для себя новейшие онлайн-игры, Web3 в его нынешнем состоянии не имеет возможности находить персонализированный контент и проекты, отвечающие вашим интересам. На самом деле онлайн-обнаружение сегодня очень похоже на..
Разошлите предложение Starbucks, перед которым невозможно устоять
Ученый по данным Udacity, наноградус Разошлите предложение Starbucks, перед которым невозможно устоять Мы хотим сделать рекомендательный механизм, который рекомендует Starbucks, какие предложения следует отправить конкретному клиенту. Это Starbucks Capstone Challenge для специалиста по данным Nanograde в Udacity. Мы получаем набор данных из программы, которая создает данные, моделирующие, как люди принимают решения о покупке и как на эти решения влияют рекламные предложения. Мы..
Прогнозирование эмодзи с помощью OpenAI
Как я использовал модель глубокого обучения OpenAI CLIP, чтобы предсказать эмодзи по твиту. Оцените производительность с обучающими данными и без них и поэкспериментируйте с моделью самостоятельно! Смайлики — это способ передать эмоции в предложении. Поскольку смайлики — это изображения, мне стало интересно, насколько хорошо модель CLIP Open AI предсказывает смайлики с учетом твита. Мы начнем с CLIP как есть для предсказания смайликов. Позже мы настраиваем CLIP на 1, 5, … до 500..
Расширенные варианты использования для систем рекомендаций
Что делать, если быстрой и простой совместной фильтрации уже недостаточно. Знай свою отправную точку Важно помнить, что не следует начинать с сложных сценариев использования рекомендательных систем. После быстрой и простой реализации версии 1 ваш механизм рекомендаций становится максимально адаптированным к вашим бизнес-задачам, продуктам и пользователям. Чтобы построить такую ​​индивидуальную модель, вам понадобится цикл обратной связи и базовый план из версии 1, чтобы определить..
Кластеризация Лувена для генерации жанров
Кластеризация Лувена для генерации жанров Я ранее обсуждал, как можно использовать частоту термина, обратную частоту документа (tf-idf), для расчета показателей ассоциации контента между отдельными частями контента BBC. Используя данные о просмотрах наших клиентов, мы можем изучить совпадение пользователей между каждой парой элементов контента и сделать вывод, насколько они похожи. Одна из проблем с таким подходом состоит в том, что популярные элементы контента будут разделять..
Продавайте свои продукты, когда придет время
И сделайте своих клиентов счастливыми. Процесс изучения Процесс продажи товаров зависит не только от их качества, хотя это очень важно, но и от сроков, когда эти товары будут доставлены заинтересованным покупателям. Время имеет существенное значение, поскольку это поведение пользователей, то есть действия, которые они выполняли в прошлом и которые они выполняют сейчас, следует идентифицировать в потенциальном покупательском настроении. Это очень важно, потому что нет ничего более..
Лучшие практики для систем рекомендаций
В этом сообщении я опишу, как реализовать многофункциональную ленту действий, которая упростит реализацию релевантных и точных алгоритмов персонализации. Как мы уже выяснили в предыдущих сообщениях блога, персонализация приложений по своей сути связана с фидами активности и данными о взаимодействии пользователей; в большинстве случаев хорошо продуманная структура каналов предоставляет ценную информацию, которую можно использовать для создания качественного персонализированного контента...