Публикации по теме 'recommender-systems'


Контент-рекомендатель для Интернет-магазина электронной коммерции
Пример простого алгоритма с умножением матриц и косинусным подобием Системы рекомендаций стали повсеместными в повседневной жизни потребителей на онлайн-платформе, начиная от электронной коммерции, социальных сетей и заканчивая новостными агентствами. Наши предпочтения и предубеждения подкрепляются алгоритмами машинного обучения, которые учатся на нашем вкусе и рекомендуют больше из того, что мы хотим увидеть. Поскольку рекомендательные системы оказывают такое глубокое влияние на нашу..
Начало работы с рекомендательными системами
Вы когда-нибудь задумывались, как разрабатываются те персональные рекомендации, которые мы видим в Интернете? Может быть, у вас есть набор данных о продуктах и ​​их атрибутах или набор данных о рейтингах продуктов от ваших пользователей, и вы хотите превратить их в персонализированные рекомендации для посетителей? Подходы к рекомендательным системам Рекомендательные системы стремятся предоставить пользователю рекомендации, основанные на предполагаемом знании его предпочтений. Эти..
Основы рекомендательной системы
Рекомендации стали неотъемлемой частью нашей жизни. Мы видим это повсюду, начиная от рекомендаций друзей/последователей в социальных сетях и заканчивая рекомендациями о работе и мероприятиях. В этом посте я хочу рассказать об основах рекомендательной системы. Что такое рекомендательная система? Что они делают? Где их не использовать? Ограничения? Рекомендация связана не с интересом, а с симпатией . Для рекомендации товаров/продуктов/услуг пользователю важно знать, понравились ли..
Как оценить рекомендательные системы
Мы видели множество рекомендательных систем. От Совместной фильтрации на основе пользователей и элементов до Рекомендательных систем на основе содержимого . Но мы оставили в стороне важный вопрос: Как мы оцениваем RecSys? Прежде чем ответить на этот вопрос как таковой, я хочу сделать акцент на одном. Использование только одной метрики ошибок может дать нам ограниченное представление о том, как работают эти системы. Мы всегда должны пытаться оценивать наши модели разными методами,..
Краткое введение в рекомендательные системы: работа с избыточной информацией
Этот блог создается и поддерживается студентами программы профессионального магистра в Школе компьютерных наук Университета Саймона Фрейзера в рамках их кредита на курс. Чтобы узнать больше об этой уникальной программе, посетите { sfu.ca/computing/pmp }. Авторы : Цюань Юань , Юхэн Лю , Вэньлун У Введение В связи с постоянным развитием интернет-технологий и растущей популярностью интеллектуальных устройств в настоящее время генерируется все больше и больше данных. Как..
Рекомендательная система с нуля
Интуитивное пошаговое руководство Вступление Когда я начал свое путешествие по машинному обучению, было несколько концепций, которые меня очень увлекли, одной из таких вещей были рекомендательные системы. Это было одно из тех приложений машинного обучения, которые вы могли часто видеть в своей повседневной жизни. Делая покупки на Amazon, покупая одежду в Myntra, просматривая фильмы на Netflix, у нас были рекомендации повсюду, и, конечно же, знаменитый Конкурс Netflix Prize..
Мой путь к созданию системы рекомендаций по книгам. . .
Мой путь к созданию системы рекомендаций по книгам. . . Системы рекомендаций давно занимали меня, и из-за моей склонности к чтению книг изучение набора данных Book Crossing было очень увлекательным. Системы онлайн-рекомендаций используются на многих сайтах электронной коммерции. Система рекомендаций широко рекомендует покупателям продукты, которые лучше всего соответствуют их вкусам и особенностям. Для получения более подробной информации о рекомендательных системах прочтите мой..