Публикации по теме 'recommender-systems'


Хеширование в современных рекомендательных системах: введение
Понимание самого недооцененного трюка в прикладном машинном обучении Хеширование — один из наиболее распространенных «трюков», используемых в промышленных приложениях машинного обучения, но ему не уделяется столько внимания, сколько он того заслуживает. Самым большим преимуществом хеширования, особенно в современных рекомендательных системах , является его гарантия конечной памяти: без хеширования было бы крайне непрактично узнать актуальность миллиардов видео, новостных статей,..
Основные моменты КДД 2022
28-я конференция ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (или KDD 2022) состоялась в Вашингтоне, округ Колумбия. Для большинства из нас это была первая научная конференция, проведенная в физическом мире после двух лет периодической изоляции! Лаборатория Criteo AI Lab отправила шестерых своих лучших сотрудников (нас) для презентации учебного пособия по рекомендательным системам, выступления на AdKDD (семинар по цифровой рекламе, проводимый во время..
Сталкивается ли Deep Learning с кризисом воспроизводимости?
За последние несколько лет в некоторых статьях отмечалось, что прогресс, достигнутый с появлением глубокого обучения в некоторых областях исследований, включая рекомендательные системы и поиск информации, может быть не таким значительным, как мы думали. Глубокое обучение в рекомендательных системах На конференции RecSys ’19 по этому поводу были представлены два доклада. Первый - сравнивает 4 нейронных подхода в рекомендациях на основе сеанса с более простыми и старыми базовыми..
AWS Personalize: мощный инструмент для персонализированного взаимодействия
AWS Personalize: мощный инструмент для персонализированного взаимодействия Распространение интернет-магазинов и услуг предоставило покупателям огромный выбор. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо предоставлять клиентам релевантные и персонализированные рекомендации по продуктам. Именно здесь на помощь приходит Amazon Web Services (AWS) Personalize. Будучи мощным инструментом, использующим машинное обучение, AWS Personalize позволяет компаниям быстро..
Практическая реализация совместной фильтрации - рекомендательная система
Этот тип системы рекомендаций используется во многих местах, таких как Netflix, Youtube, Amazon, Google, Spotify, Google News, Twitter, Facebook, Linked In и многих других. Что такое рекомендательная система, которая встречается повсюду? Сколько существует типов рекомендательных систем? В чем разница между ними? Эти ответы можно найти в моей предыдущей статье о рекомендательной системе (просто нажмите здесь) . Существует два подхода к совместной фильтрации, которые могут быть..
Рекомендательные системы
💡 Введение В современном цифровом мире нас постоянно бомбардируют множеством вариантов, когда речь идет о продуктах и ​​услугах. От сервисов потоковой передачи музыки до платформ электронной коммерции, мы перегружены вариантами, что затрудняет выбор того, что потреблять или покупать. Здесь в игру вступают рекомендательные системы. 😍 📊 Типы рекомендательных систем Существует два основных типа рекомендательных систем: 🤔 1️⃣ Совместная фильтрация . Этот метод основан на идее,..
От Netflix до Amazon: глубокое погружение в мир рекомендательных систем. (Часть-1)
«Представьте себе: вы просматриваете свой любимый потоковый сервис в поисках того, что посмотреть. Вы проводите целую вечность, просеивая бесконечные варианты, с каждой минутой все больше и больше разочаровываясь. Войдите в рекомендательную систему». 1) Откройте для себя силу рекомендательных систем: как они работают и зачем они вам нужны. По своей сути, рекомендательная система — это предиктор, который использует информацию о предпочтениях и поведении пользователя, чтобы давать..