Публикации по теме 'recommender-systems'
Интеграция механизма интеллектуального анализа данных в рекомендательные системы
Аннотация. В настоящее время мы живем в эпоху эволюции данных, которую очень легко не заметить, но это новое мировоззрение всеми возможными способами меняет то, как мы, люди, взаимодействуем с Интернетом, и как Интернет взаимодействует с нами. . Эти взаимодействия считаются связями между пользователями и их интересами, такими как продукты, статьи, фильмы, путешествия и т. д. И из всех этих связей можно получить знание, которое есть не что иное, как то, что на самом деле представляет собой..
Дизайн рекомендательной системы
Проверка концепции систем рекомендаций по кормлению
Бизнес-проблема Предпосылки Сопоставление с проблемой ML/DL Понимание данных Подход к проблеме поиска Архитектуры Развертывания Выводы и будущая работа Профиль Рекомендации
1. Бизнес-проблема
Разработайте приложение для имитации системы покупок для набора данных одежды. Сначала пользователю показывается изображение продукта в зависимости от симпатий и антипатий, а последующие изображения необходимо загружать, обеспечивая..
Как быстро и легко исправить проблемы с холодным запуском вашей рекомендательной системы
Если вы похожи на большинство генеральных директоров, вы хотите, чтобы ваша компания была успешной. И одним из важнейших факторов успеха компании является ее способность преодолевать проблемы с холодным запуском. Но что такое проблемы с холодным запуском и как их исправить? Продолжайте читать, чтобы узнать.
Что такое проблемы с холодным запуском?
В деловом мире «холодный старт» относится к компании или продукту, которые являются новыми для рынка и, следовательно, не имеют клиентской..
Использование TF.IDF для рекомендательных систем тегов статей в Python
Так почему я вообще пишу еще одну статью о «рекомендательных системах», когда в Интернете их куча! Я отвечу, потому что мне не очень помогли, пока я его разрабатывал. Создавать рекомендательные системы очень просто! Не так ли? Но когда мы говорим о том, чтобы рекомендовать подходящие теги к статье, дело обстоит совсем иначе. Очень разные. Я расскажу вам, почему, позже в статье, а пока давайте перейдем к формулировке проблемы.
В этой статье мы разработаем систему рекомендаций по тегам..
Масштабирование рекомендаций B12 с помощью рекомендательной системы «человек в цикле»
Авторы Мандела Патрик и Даниэль Хаас
В B12 мы объединяем креативность и талант специалистов-людей с мощью и масштабируемостью искусственного интеллекта (ИИ), чтобы предоставлять нашим клиентам красивые веб-сайты, которые растут вместе с их бизнесом. Мы всегда ищем новые способы использования ИИ для автоматизации частей нашего процесса, чтобы наши эксперты могли сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего: на разработке и оптимизации веб-сайтов. Наши клиенты также..
Создание системы рекомендаций по играм
Использование данных из Steam и библиотеки LightFM для генерации прогнозов
Для моего проекта Flatiron Data Science Bootcamp Capstone я знал, что хочу создать механизм рекомендаций. Системы рекомендаций стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни: от Netflix, рекомендующего фильмы, до Amazon, показывающего элементы, которые могут нас заинтересовать. Хотя набор данных MovieLens, по-видимому, является основным набором данных для обучения и создания систем рекомендаций, я хотел..
Создание движка рекомендаций фильмов на Python
Создайте свой собственный рекомендатель фильмов за считанные минуты с помощью Python и SentenceBERT.
Просматривая Netflix или Prime Video, вы, должно быть, натолкнулись на раздел, который предлагает вам фильмы и телешоу на основе вашей истории просмотров или тенденций в вашем местоположении в данный момент. Вы когда-нибудь задумывались, как это делается? Использование механизма рекомендаций фильмов.
В этом посте я покажу вам, как создать свой собственный рекомендатель фильмов с..
