Публикации по теме recommender-systems

Публикации по теме 'recommender-systems'

Построение многоступенчатой системы рекомендаций (часть 2.1)

Стратегия и дизайн модели тяжелого ранжирования — Multi-gate Mixture-of-Experts В первом посте этой серии мы узнали о важности многоэтапной стратегии рекомендаций, особенно для компаний с большими каталогами товаров. Мы узнали, что такое поколение-кандидат, и реализовали одного из его известных представителей: модель с двумя башнями . В этом посте мы переходим к следующему этапу процесса — ранжированию. Его работа состоит в том, чтобы при наличии нескольких сотен кандидатов, выданных..

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..

Различные подходы к созданию рекомендательных систем с использованием Python

Полное руководство по рекомендательным системам Рекомендательные системы — это алгоритмы, предлагающие релевантные и предпочтительные элементы пользователям. Это подмножество системы фильтрации информации , которая стремится предсказать предпочтения пользователя в отношении элемента на основе различных связанных факторов. Рекомендательные системы могут помочь компаниям улучшить взаимодействие с клиентами, привлечь больше трафика, увеличить среднюю стоимость заказа и обеспечить рост..

Создайте совместную фильтрацию и систему рекомендации фильмов на основе графиков с помощью Streamlit

Система рекомендаций фильмов, использующая совместную фильтрацию и алгоритм рекомендаций на основе графиков Pinterest-Pixie С ростом конкуренции между ОТТ-платформами появляются новые схемы и стратегии увеличения удержания. Хотя могут использоваться большие привлекательные предложения, именно сам контент в конечном итоге отвечает за удержание (или потерю) клиентов. Итак, вот вам и «Системы рекомендаций (RS)», система фильтрации информации, предлагающая пользователю наиболее..

За кулисами интерактивных рекомендаций в реальном времени

Вот gif нашего интерактивного рекомендателя в действии: Вы можете попробовать наш рекомендатель вживую здесь . Первоначально наши рекомендации загружаются на основе одного продукта и нашей собственной модели Skafos Weighted Similarity™. Однако на этом все не заканчивается. Когда вы взаимодействуете — голосуете за (нажмите Больше лайков ) или против (нажмите Не в моем стиле ), теперь у нас есть и ваш первоначальный продукт, и ваше взаимодействие. Следующий продукт или продукты,..