Публикации по теме 'recommendation-system'


Понимание систем рекомендаций: типы, варианты использования и реализация нейронной сети
В эпоху информационной перегрузки системы рекомендаций играют решающую роль в обеспечении персонализированного взаимодействия и помощи пользователям в поиске нужного контента. Будь то предложение фильмов, книг, продуктов или даже друзей в социальных сетях, системы рекомендаций используют алгоритмы и методы, чтобы делать обоснованные предложения на основе предпочтений пользователей. В этой статье мы рассмотрим различные типы рекомендательных систем, варианты их использования и углубимся..
3 причины, по которым создание системы рекомендаций необходимо для вашего сайта
Если вы не используете механизм рекомендаций на своем веб-сайте, вы упускаете ключевую возможность повысить вовлеченность и конверсию. Вот почему создание механизма рекомендаций необходимо для успеха вашего сайта. 1 – Система рекомендаций поможет вам лучше понять своих клиентов Если вы похожи на большинство компаний, вы всегда ищете способы лучше понять своих клиентов. В конце концов, чем больше вы знаете о них, тем лучше вы сможете предоставлять продукты и услуги, которые они..
Рекомендация с нуля: Этап отзыва (часть 2)
Подробное руководство о том, как построить этап отзыва в рекомендательной системе. В части 1 моей серии я познакомил вас с обзором системы рекомендаций, базовой концепцией рекомендаций и общими показателями. Во второй статье я более подробно расскажу об этапе Recall, о том, как его построить и какие алгоритмы использовать. С чего начать На начальном этапе мы должны внедрять решения, которые легко настроить и которые дают достойные результаты. Благодаря этому у нас появится..
Система рекомендаций по здоровью
Машинное обучение позволяет организациям использовать существующие данные для разработки моделей, имеющих ценность для бизнеса и позволяющих принимать более обоснованные решения. Одним из методов, используемых в машинном обучении, являются рекомендательные системы. Рекомендательные системы - это мощный способ использования больших объемов данных для использования лежащих в основе данных шаблонов и взаимосвязей. Общие варианты использования рекомендательных систем включают определение..
Создание программы чтения мыслей в Swiggy с использованием науки о данных
Считаете ли вы иногда, что приложения для электронной коммерции усложняют покупателям принятие решения о том, что покупать? Вы когда-нибудь тратили бесчисленные часы на просмотр меню ресторана на Swiggy только для того, чтобы заказать один и тот же бирьяни в 128-й раз? Если да, то вы не одиноки! Мы заметили, что значительная часть наших пользователей, как правило, долго просматривают меню ресторана и вообще не заказывают. Американский психолог Барри Шварц в своей книге « Парадокс..
ФиналMLP
Раздел 1: Введение в FinalMLP FinalMLP — это инновационная модель, предназначенная для точного прогнозирования рейтинга кликов (CTR). Усовершенствовав базовую модель DualMLP, он стремится лучше фиксировать взаимодействие функций и повышать общую производительность. Модель состоит из двух основных компонентов: выбор функций для конкретного потока и агрегация взаимодействий на уровне потока, которые вместе создают более выразительную и эффективную модель прогнозирования CTR. Раздел 2:..
Вам также может понравиться… 🔎
Как большие данные влияют на нашу жизнь за кулисами. Автор: Джон Кэмерон TL;DR Механизмы рекомендаций (системы рекомендаций) стали повсеместными в обществе, влияя на наши решения на всех уровнях. Сюда входят фильмы, которые мы смотрим, одежда, которую мы заказываем, и даже музыка, которую мы слушаем. По своей сути эти алгоритмы используют аналитику на основе пользователей и элементов, чтобы делать прогнозы относительно того, что еще может понравиться пользователю . Их..