Публикации по теме recommendation-system

Публикации по теме 'recommendation-system'

Основы системы рекомендаций с помощью Surprise

Основы системы рекомендаций с помощью Surprise Если вы родились в любое время до 2000-х годов, то просмотр строк за строками фильмов в Blockbuster в поисках того одного фильма, который вы просто знаете , заставит Лучшая ночь, тебе не чужды. Это? А что насчет Limewire? Главы? Если ни один из этих терминов не вызывает чувство тепла в животе, что ж, здравствуйте, поколение z-er. С тех пор общество радикально изменилось, к лучшему или к худшему. С появлением Netflix, Spotify,..

Предложение друзей в Facebook

Предложение друзей на Facebook Введение: Замечали ли вы, что всякий раз, когда вы используете Facebook, Instagram или Twitter, вы видите небольшое окно, всегда предлагающее новых друзей или людей, страницы или личности. Кроме того, оповещение для каждого пользователя является своего рода уникальным и зависит от его или ее круга друзей, офисного круга и т. д. В этом тематическом исследовании мы подробно рассмотрим, как все это будет работать с точки зрения моделей машинного..

Счетчики в рекомендациях: от экспоненциального затухания к смещению позиции

В рекомендациях и аналогичных задачах машинного обучения использование счетчиков в качестве функций является популярным подходом. Примеры включают количество раз, когда пользователь нажимал на документы с одного и того же хоста, или CTR документа (рассчитывается с помощью двух счетчиков — кликов и показов). Часто используются составные ключи для агрегирования, например, для подсчета событий определенного типа в определенном регионе, категории или сегменте пользователей. Для..

Реструктуризация функции вознаграждения для лучшего изучения редких пользователей

Сосредоточение внимания на понимании редких и холодных пользователей, чтобы их можно было обслуживать с интересом. Контекст Glance — это платформа доставки контента для мобильных устройств Android, которая специализируется на предоставлении широкого спектра информации на нескольких индийских языках, включая хинди, тамильский, телугу и других, на экране блокировки. Платформа предлагает как долгосрочный контент, такой как новости, спорт, развлечения и другие категории, который остается..

Использование функций клиента и продукта в рекомендательных системах

В настоящее время, в связи с резким увеличением количества вариантов продукта, многие компании в значительной степени полагаются на рекомендательные системы, которые помогают им сузить количество элементов, которые они представляют своим клиентам из внешнего интерфейса. Вспомните Netflix , который рекомендует фильмы своим подписчикам. «Зачастую люди не знают, чего хотят, пока вы им это не покажете». Стив Джобс Вся идея рекомендательных систем состоит в том, чтобы предсказать..

Переход от 0 к 1 моделированию пользовательских предпочтений для персонализированных рекомендаций

Whatnot — это платформа для онлайн-покупок, позволяющая пользователям общаться с сообществами, чтобы покупать и продавать товары Funko Pop! к коллекционным карточкам, кроссовкам и многому другому! Частью того, что делает Whatnot таким захватывающим, является развлекательная эфемерная природа продукта. Прямые трансляции на Whatnot планируются заранее и длятся от 20 минут до 2 часов, а в крайнем случае и несколько дней! Помогать пользователям находить наиболее релевантные шоу и ведущих,..