Публикации по теме 'recommendation-engine'
Что подразумевается?
Что подразумевается? Похожие видео, которые дольше смотрел пользователь? Или с более длительным временем воспроизведения? Или что? я немного запутался
Пытаетесь вывести свой сайт электронной коммерции на новый уровень ??
Стремление вывести свой сайт электронной коммерции на новый уровень — это большое решение для вашего сайта электронной коммерции.
Наша компания Whirldata science разработала собственный движок, который называется apt engine. Это также называется УСИЛЕНИЕ ПРОДАЖ .
Он построен по нашему собственному алгоритму. Он не нуждается в какой-либо технической реализации. И главное, он доступен бесплатно в Git Hub. Вы можете скачать его напрямую и установить. Получите Amazon как механизм..
Вопросы по теме 'recommendation-engine'
Как я могу реализовать механизм рекомендаций?
Пожалуйста, проявите терпение с моим письмом, так как я плохо владею английским.
Как программист, я хочу узнать об алгоритме или интеллекту машинного обучения, которые реализованы в системах рекомендаций или связанных системах. Например, наиболее...
6623 просмотров
schedule
27.04.2024
Персонализированные, взвешенные рекомендации — ранжируйте весь контент
Я создаю социальный сайт для музыкантов. Я хотел бы взять весь список песен из базы данных и ранжировать каждую в зависимости от ее релевантности для вошедшего в систему пользователя. Одна из причин этого заключается в том, что я хотел бы всегда...
303 просмотров
schedule
16.11.2022
Наиболее эффективная мера сходства для элементов списка
Мы пытаемся найти сходство между элементами (и более поздними пользователями), где элементы ранжируются пользователями в различных списках (вспомните Роба, Барри и Дика в Высокая точность ). Более низкий индекс в данном списке подразумевает более...
1885 просмотров
schedule
25.12.2023
Использование нескольких взвешенных моделей данных для рекомендателя Mahout
У меня есть логический рекомендатель предпочтений, основанный на сходстве пользователей. Мой набор данных по существу содержит отношения, где ItemId — это статьи, которые пользователь решил прочитать. Я хотел бы добавить вторую модель данных,...
1200 просмотров
schedule
11.12.2022
Получить окружение пользователя из дополнительных данных в совместной фильтрации
Я хотел сделать рекомендацию на основе нескольких наборов данных, например, с использованием нескольких, взвешенные модели данных для рекомендателя Mahout
Но моя проблема в том, что дополнительные наборы данных плохо переводятся в основные...
338 просмотров
schedule
07.12.2022
Создание набора тестовых данных для системы рекомендаций из существующих данных
Я пытаюсь создать рекомендательную систему, используя scala API для apache-spark.
У меня есть набор данных в форме (Пользователь, Продукт, Рейтинг) для всех элементов, которые оценили все пользователи. Чтобы дать рекомендации, мне нужен набор...
387 просмотров
schedule
28.01.2024
Система reco на основе контента в neo4j для большого набора данных
Я пытаюсь сделать сайт рекомендаций книг. Я просканировал некоторые книжные сайты, и у меня есть около 15 миллионов отдельных книг в базе данных, которая находится в neo4j .
Сейчас для некоторых жанров, таких как детективы и триллеры, существует...
80 просмотров
schedule
07.05.2024
Разделите mysql на несколько наборов для перекрестной проверки
Привет, я создал способ рекомендовать фильмы из набора данных Movielens. Проблема со мной в том, как разделить таблицу в базе данных на основе просмотренных пользователем фильмов на складки для применения перекрестной проверки. Этот пример подробно...
127 просмотров
schedule
31.12.2023
Алгоритмы бинарных рекомендаций
В настоящее время я делаю некоторые исследования для школьного задания. У меня есть два потока данных: один - рейтинги пользователей, а другой - история поиска, кликов и заказов (двоичные данные) интернет-магазина.
Я обнаружил, что коллаборативная...
2206 просмотров
schedule
13.02.2024
Отзыв, отзыв rate@k и точность в топ-k рекомендации
По словам авторов в 1 , 2 и 3 , Отзыв – это процент релевантных элементов, выбранных из всех соответствующих элементов в репозитории, а Точность — это процент релевантных элементов от тех элементов, которые были выбраны запросом.
Таким...
25332 просмотров
schedule
31.10.2023
Лучшее решение для рекомендации
Я собираюсь найти подходящую функцию, чтобы получить точное сходство между двумя людьми в соответствии с их предпочтениями.
например, люди подключены к тегам, и их желание использовать каждый тег будет храниться на краю узлов тегов в виде числовых...
418 просмотров
schedule
09.06.2024
Как улучшить результат моей рекомендации? Я использую неявный искровой ALS
Во-первых, у меня есть история использования пользовательского приложения.
Например: пользователь1, приложение1, 3(время запуска) пользователь2, приложение2, 2(время запуска) пользователь3, приложение1, 1(время запуска)
У меня есть два...
1921 просмотров
schedule
13.04.2024
Совместная фильтрация — матричная факторизация против корреляции Пирсона
Для механизма рекомендаций, каковы преимущества и недостатки этих методов (матричная факторизация: ALS, корреляция Пирсона или Коссина) и как мы выбираем, какой метод использовать.
1616 просмотров
schedule
28.02.2024
Почему ALS.trainImplicit дает лучшие прогнозы для явных рейтингов?
Изменить: я попробовал отдельное приложение Spark (вместо PredictionIO), и мои наблюдения остались прежними. Так что это не проблема PredictionIO, но все же сбивает с толку.
Я использую PredictionIO 0.9.6 и шаблон Recommendation для...
1284 просмотров
schedule
18.02.2024
Исключение при обучении данных в Predictionio
Я пытаюсь развернуть механизм рекомендаций, как указано в кратком руководстве . Я выполнил шаги по сборке двигателя. Теперь я хочу обучить Механизм рекомендаций. Я сделал, как указано в кратком руководстве. (выполнить pio train ). Затем я...
890 просмотров
schedule
28.02.2024
предложение похожих статей на основе статьи, прочитанной пользователем
Я ищу лучший алгоритм для предложения статей в своих проектах. У нас есть куча из 1000 статей. Я хотел бы рекомендовать подобные статьи пользователям на основе статьи, которую он читает. Какой алгоритм лучше всего подходит для этого. Я попробовал...
51 просмотров
schedule
02.11.2022
Система рекомендаций Spark ALS имеет прогноз значения больше 1
Я использую алгоритм ALS ( implicitPrefs = True ) в Spark ( алгоритм системы рекомендаций ). Обычно после запуска этого алгоритма прогнозируемое значение должно быть от 0 до 1. Но я получил значение больше 1.
"usn" : 72164,...
1606 просмотров
schedule
20.11.2022
Развертывание рекомендательной модели из Tensorflow/моделей после обучения?
Я следовал небольшому руководству здесь: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/recommendation для обучения рекомендательной модели на основе набора данных кинообъектива ml-1m. Как мне развернуть это, чтобы начать использовать...
50 просмотров
schedule
01.02.2024