Свързани публикации 'recommendation-system'


Изкуството на персонализирането: Система за препоръки
Чудили ли сте се как Netflix знае точно какъв филм или сериал сте в настроение да гледате? Или как Amazon препоръчва продукти, които изглеждат специално направени за вашия вкус? По време на интервюто ми за MBA в IIM Kashipur ме попитаха за концепцията на системите за препоръки, което моментално ми напомни за невероятния успех на платформи като Netflix. С милиони абонати по целия свят, Netflix е усвоил изкуството на персонализираните препоръки, оставяйки ни да се чудим как знаят..
От потребителско поведение до подобрени изживявания: Ролята на AI в персонализираните препоръки
„Как AI се използва в персонализираните препоръки“ Персонализираните препоръки станаха съществени в днешния технологичен свят. Потребителите имат големи очаквания за персонализирани препоръки, които отговарят на индивидуалните им предпочитания, независимо дали става дума за пазаруване, стрийминг на филми или сърфиране в съдържание. Системите за препоръчване са системи, които помагат на потребителите да открият елементи, които може да харесат. AI е от решаващо значение за..
Система за препоръки, използваща съвместно филтриране в Python
„Клиентите, които са купили това, също са купили...“ Често срещаме персонализирани препоръки, докато пазаруваме в Amazon, слушаме музика в Spotify и гледаме предавания в Netflix, за да цитирам няколко. Те са толкова широко разпространени, че много от нас взаимодействат с тях, без дори да го осъзнават. Всички тези уебсайтове се опитват да преценят нашите вкусове, за да могат да стимулират непрекъсната ангажираност. Тези компании използват нашите модели на пазаруване/слушане/гледане,..
Защо нехаресванията не подобряват препоръките
Попаднах на интересна статия от The Verge : нехаресванията не работят. Това се отнася за YouTube, но важи и за други услуги. Така че, ако някой удари „не харесвам“ или „не се интересувам“ за конкретен видеоклип, този видеоклип наистина изчезва от емисията с препоръки. Но само този конкретен видеоклип, броят на подобни видеоклипове няма да намалее. Това съвпада добре с моя опит: почти всеки път, когато включвахме изрични отрицателни сигнали в набора от функции, те почти нямаха..
Алгоритъм за предложения за приятели във Facebook
През последното десетилетие онлайн социалните мрежи направиха възможно хората да поддържат връзка с хора, които вече познават в реалния живот; въпреки че не са успели да позволят на потребителите да развият своята лична социална мрежа. Съществуването на много успешни приложения за запознанства и намиране на приятели онлайн днес показва необходимостта и важността на такива приложения. В тази статия ние описваме приложения, които използват социални взаимодействия, за да предложат хора на..
Препоръчай ми
Система за препоръчване на филми — филтриране по съдържание Блогът е свързан със системата за препоръчване на филми, базирана на съдържание, която е разгърната като уебсайт на heroku (безплатно). Общ преглед на внедряването Много специална NLP библиотека, известна като RAKE (алгоритъм за бързо автоматично извличане на ключови думи), е използвана за работа с колоната „key_words“, която съдържа всички необходими ключови думи в .csv, който най-накрая имаме. Това основно е извличане..
Системи за препоръчване в електронната търговия (1/2)
Системите за препоръчване са инструменти за взаимодействие с големи и сложни информационни пространства. Те предоставят персонализиран изглед на такива пространства, като приоритизират елементи, които вероятно представляват интерес за потребителя. Изследванията на системите Recommender включват голямо разнообразие от техники за изкуствен интелект, включително машинно обучение, извличане на данни, потребителско моделиране, мотивиране на базата на казуси и удовлетворение от ограничения, наред..