Публикации по теме 'recommender-systems'
Рекомендации по рейсам в режиме реального времени от Transavia
Получение рекомендаций — это то, что мы все знаем из таких крупных компаний, как Netflix и Amazon. Людям, которым нравится этот продукт, также нравятся эти продукты. Авиабилеты могут быть особым продуктом, поскольку на один и тот же рейс в другой месяц, день недели, аэропорт вылета или незадолго до или задолго до вылета спрос может быть совершенно разным. Тот же самый продукт может быть даже в 10 раз дешевле, если он куплен задолго до даты вылета. Также часто бывает, что клиенты покупают..
Рекомендательные системы: персонализация взаимодействия с пользователем посредством анализа данных
Системы рекомендаций: персонализация взаимодействия с пользователем с помощью анализа данных
Системы рекомендаций являются неотъемлемой частью многих онлайн-платформ, от сайтов электронной коммерции до потоковых сервисов, платформ социальных сетей и новостных сайтов. Они используют методы анализа данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации пользователям, улучшая их опыт и повышая вовлеченность. Рекомендательные системы используют данные о пользовательских..
AI Human Value Alignment: поддержка человеческих ценностей и человеческого процветания.
AI Human Value Alignment: поддержка человеческих ценностей и человеческого процветания.
Возьмите чашку кофе, приготовьтесь к рассказу и давайте немного поговорим об искусственном интеллекте, человеческих ценностях и человеческом процветании, не так ли?
Сначала несколько пророческих историй
Слышали ли вы об истории царя Мидаса в греческой мифологии? Король загадал желание, чтобы все, к чему он прикасается, превращалось в золото. На следующий день он прикоснулся к своей любимой..
Многоцелевое ранжирование продвигаемых предметов аукциона
Определение того, какие продвигаемые аукционные товары должны отображаться в мерчандайзинге, является многосторонней задачей для клиентов, которая дает возможность как представить покупателям удивительный аукционный инвентарь, так и помочь продавцам повысить видимость своих аукционных списков.
Авторы: Ишаан Арора , Чэнь Сюэ , Джесси Лют и Дэн Шонфельд .
Фон
В прошлом году eBay Ads запустила новый тип кампании, Promoted Listings Express (PLX), который позволяет продавцам eBay..
Как построить модель совместной фильтрации для персонализированных рекомендаций
Модель рекомендаций с использованием TensorFlow и TensorFlow Transform
Обновление за апрель 2020 г. Обратите внимание, что сейчас существует гораздо более простой способ сделать это. Прочтите эту статью о построении модели рекомендаций с использованием BigQuery ML .
В этой статье я расскажу, как использовать API-интерфейс TensorFlow Estimator для создания модели совместной фильтрации WALS для рекомендаций по продуктам. Недавно мой коллега Лукман Рэмси опубликовал серию решений,..
Резюме статьи: влияние включения рейтингов хороших учеников в контент электронного обучения…
Прежде чем вы захотите прочитать мое резюме, вы можете ознакомиться с исходным документом: https://www.jstor.org/stable/pdf/jeductechsoci.14.2.248.pdf?seq=1#page_scan_tab_contents
В этой статье мы хотим решить проблему выбора лучших материалов из большого количества материалов электронного обучения. Хотя сама задача была решена, кажется, что существует гораздо более точная и эффективная, чем та, что уже существовала. В самих документах будут сравниваться результаты обоих подходов...
Как использовать временной порядок в машинном обучении рекомендации для образования
Рекомендации по машинному обучению связывают пользователей с нужным им контентом. Например, Amazon рекомендует ниже книги для «Властелина колец».
Порядок времени не имеет большого значения в рекомендациях по продуктам, предлагаемых Amazon или Netflix. Вы можете сначала прочитать «Властелин колец» или «Игру престолов» перед другими.
Для образовательного содержания более важен порядок . Knewton имеет явный граф предварительных условий (знаний), в котором указано, что вы изучаете..
