Когда дело доходит до систем рекомендаций, особенно основанных на содержании, сходство продуктов, которые следует рекомендовать, становится важной мерой. Давайте рассмотрим пример, чтобы понять рекомендации, основанные на содержании. Предположим, к вам приходит друг с предложением фильма. Мы не начинаем снимать названия фильмов случайным образом, вместо этого мы учитываем вкусы нашего друга в жанре кино и, соответственно, предлагаем им фильмы. Системы рекомендаций, основанные на..

Автор - Равиндра Шукла (практик AI / ML) Аннотация. Матричная факторизация - это очень мощный алгоритм с множеством ценных вариантов использования в различных отраслях. Некоторые из хорошо известных приложений матричной факторизации - это приз Netflix в 1 миллион долларов за рекомендацию фильмов и онлайн-приложение Amazon (значительно усовершенствованная версия) для рекомендации книг различным читателям. Хотя это очень популярный метод, у него есть некоторые ограничения. Наша цель в..