Публикации по теме 'recommender-systems'
Как мы реализовали полностью бессерверную рекомендательную систему с использованием GCP
Совсем недавно наша компания столкнулась с весьма интересной проблемой, и я хотел бы воспользоваться возможностью, чтобы описать ее и то, что мы узнали на этом пути.
Нашей основной целью было работать вместе с нашей центральной командой в GFG Group над разработкой рекомендательной системы, способной эффективно взаимодействовать с нашими клиентами для наших различных предприятий, с одной загвоздкой: она должна быть построена на основе Apache-Spark ; Причина в том, что у команды уже были..
Рекомендация внутриигрового контента с помощью машинного обучения
Использование машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) для формирования опыта игрока или группы игроков теперь хорошо интегрируется в современные игры. Примером может служить динамическая регулировка сложности, используемая в Left 4 Dead, которая, как следует из названия, изменяет сложность игрового сеанса во время его выполнения.
В рамках проекта моей магистерской диссертации в RWTH Aachen University я разработал различные системы рекомендаций, которые работают с..
Рекомендательная система: уловка для улучшения информации
Здравствуйте и добро пожаловать в другую статью о моей попытке укротить море рекомендательных систем и бороться с Кракеном (или продуктом - вы сами решаете, как его назвать!)
В двух моих предыдущих статьях вы видели мою методологию о том, как научиться работать с продуктами, уничтожая монстра, который очень усложнял работу.
Видите ли, чем больше данных (продуктов и клиентов магазинов в нашей базе данных, в нашем случае), тем крупнее и сложнее расчеты. Большие и сложные..
Система рекомендаций фильмов с Surpriselib
Всем привет! Я хочу рассказать о системе рекомендации фильмов с одним из моделей ее совместной фильтрации. Прежде чем мы перейдем к нашему набору данных, давайте посмотрим, зачем нам нужна рекомендательная система?
Во-первых, некоторые люди могли запутаться при выборе фильма для просмотра. Система рекомендаций, как мы знаем, даст вам рекомендацию фильма на основе фильма, который вы смотрели. Система рекомендаций будет давать вам рекомендации по жанру, актерскому составу, режиссеру,..
Неопределенность для прогноза CTR: одна модель, чтобы прояснить их всех
В первом посте серии мы обсудили три типа неопределенности, которые могут повлиять на вашу модель - неопределенность данных, неопределенность модели и неопределенность измерения. Во втором посте мы говорили о различных методах обработки неопределенности модели, в частности. Затем в нашем третьем посте мы показали, как можно использовать неопределенность модели, чтобы стимулировать исследование новых элементов в рекомендательных системах.
Разве не было бы замечательно, если бы мы..
Введение в рекомендательную систему. Часть 1 (Совместная фильтрация, разложение по сингулярным значениям)
1. Введение
Система рекомендаций относится к системе, которая способна прогнозировать будущие предпочтения набора элементов для пользователя и рекомендовать лучшие элементы. Одна из основных причин, по которой нам нужна система рекомендаций в современном обществе, заключается в том, что у людей слишком много возможностей для использования из-за распространенности Интернета. Раньше люди делали покупки в обычных магазинах, в которых количество доступных товаров было ограничено...
TrustSVD: совместная фильтрация с явным и неявным влиянием доверия пользователей и…
Г. Го, Дж. Чжан и Н. Йорк-Смит
Материалы AAAI 2015, 2015 г.
Я подготовил этот раздаточный материал на одной странице как часть своей презентации для курса «Доверие и онлайн-социальные сети» (CS-886) в Университете Ватерлоо.
Введение в рекомендательные системы (RS)
RS предоставляет пользователям персональные рекомендации в зависимости от их вкуса. Конкурс Netflix, начавшийся в октябре 2006 года, стимулировал исследования в этой области. Один из наиболее успешных методов в RS..
