Система за препоръчване в Python — Част 1 (Подготовка и анализ) Точно както направих преди няколко дни с проекта за анализ на Kickstart Campaigns, днес ще направя анализа на рейтингите на филми. Ето линк към предишната статия, ако сте я пропуснали: Анализиране на 380K Kickstarter кампании Нека проучим някои неща, които трябва и не трябва да правите в кампаниите в Kickstarter towardsdatascience.com Системите за препоръчване са в..

Преглед на начина, по който специалистите по данни на Gojek изграждат алгоритми за сложните случаи на употреба, с които се сблъскваме всеки ден. Помните ли как говорим за екосистемата Gojek? Gojek SuperApp предлага над 20+ продукта на нашите потребители. Но важният въпрос за нас е колко хора използват няколко продукта? Да приемем, че Майк използва нашето двуколесно такси (GoRide), за да пътува до и от работа. Може би в натоварен ден той би искал вместо това да вземе нашето..

Интуитивен начин за разбиране на байесовия персонализиран критерий за оптимизиране на класирането с помощта на матрична факторизация В тази публикация ще обсъждам Bayesian personalized ranking (BPR), един от известните алгоритми за обучение за класиране, използвани в препоръчителните системи. Преди да навляза в детайлите на BPR алгоритъма, ще дам общ преглед на това как работят препоръчителните системи като цяло и относно моя проект върху система за препоръчване на музика. Това ще..