Публикации по теме collaborative-filtering

Публикации по теме 'collaborative-filtering'

Как TikTok использует алгоритмы и совместную фильтрацию, чтобы сделать вас зависимыми

TikTok быстро стал одной из самых популярных социальных сетей в мире с более чем 1 миллиардом активных пользователей. Одной из причин его успеха является сложный алгоритм, который использует методы машинного обучения для персонализации взаимодействия с пользователем. В этом сообщении блога мы подробно расскажем о том, как работает алгоритм TikTok, в том числе об использовании совместной фильтрации и фильтрации на основе контента. Обнаружение мошенничества с кредитными картами с..

Гибридная система рекомендаций, использующая совместную фильтрацию на основе пользователей и элементов

4 гибридных метода для объединения совместной фильтрации «пользователь-пользователь» и «элемент-элемент» Системы рекомендаций стали неотъемлемой частью различных отраслей, от онлайн-ритейла до цифровых медиа. Двумя популярными методами рекомендаций являются совместная фильтрация на основе пользователей и на основе элементов. Но зачем ограничиваться одним, когда можно воспользоваться преимуществами обоих? В этой статье рассматривается, как создать надежную гибридную систему..

Общие сведения о совместной фильтрации

Объяснение работы совместной фильтрации в рекомендательных системах. В предыдущем блоге мы обсуждали, как, если у нас есть n функций, таких как x(1), x(2), …, x(n) известно для каждого фильма, то как мы можем построить модель, которая будет предсказывать рейтинги фильмов. Однако в действительности доступ к такой информации зачастую отсутствует. Следовательно, мы должны иметь возможность настроить нашу модель таким образом, чтобы она по-прежнему могла предсказывать рейтинги..

Мой проект машинного обучения: система рекомендаций продуктовых магазинов с совместной фильтрацией

Покупка продуктов чаще всего считается настоящей каторжной работой, особенно в занятых семьях. Чтобы устранить это негативное чувство, многие обычные продуктовые магазины создали свои веб-сайты для онлайн-покупок и использовали рекомендательные системы для поддержки потребителей во время их покупок. Например, эти рекомендательные системы иногда отображают список забытых элементов или список новых, но актуальных продуктов. Рекомендательные системы — одно из самых успешных и..

Создайте рекомендателя с помощью BigQuery ML

Часть 1: введение Это первая из двух статей об использовании BigQuery для создания (компонента) рекомендательной системы. Эта первая часть в основном концептуальна, а во второй части мы углубимся в реальный код и объясним, как на практике настроить конвейер ежедневного обучения. Вот сценарий для вас: скажем, у вас есть веб-сайт, на котором люди могут хвастаться своими самодельными произведениями цифрового искусства (каждое из которых явно связано с NFT), а другие люди могут..

Совместная фильтрация на основе пользователей и элементов - Часть 5

Оглавление : Введение и рекомендации Оценка рекомендательных систем Рекомендации на основе содержания Совместная фильтрация на основе соседства Совместная фильтрация на основе пользователей и элементов Рекомендации KNN Факторизация матрицы Глубокое обучение - Введение Ограниченные машины Больцмана AutoRecs Amazon DSSTNE и Sage Maker Реальные вызовы и решения 1. «ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКАЯ СОВМЕСТНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ» Как мы уже видели, что такое совместная..