Система рекомендаций в Python - Часть 1 (Подготовка и анализ) Как я сделал пару дней назад с проектом анализа Kickstart Campaigns, сегодня я займусь анализом рейтингов фильмов. Вот ссылка на предыдущую статью, если вы ее пропустили: Анализ 380 000 кампаний Kickstarter Давайте рассмотрим, что можно и чего нельзя делать в отношении кампаний Kickstarter в отношенииdatascience.com Рекомендательные системы являются ядром большинства..

Обзор того, как специалисты по обработке данных Gojek создают алгоритмы для сложных случаев использования, с которыми мы сталкиваемся каждый день. Помните, как мы говорим об экосистеме Gojek? Gojek SuperApp предлагает нашим пользователям более 20+ продуктов. Но для нас важный вопрос: сколько людей используют несколько продуктов? Предположим, Майк ездит на работу и с работы на нашем двухколесном такси (GoRide). Может, в напряженный день он предпочел бы воспользоваться нашим..

Интуитивно понятный способ понять Байесовский критерий оптимизации персонализированного ранжирования с использованием матричной факторизации В этом посте я расскажу о байесовском персонализированном ранжировании (BPR), одном из самых известных алгоритмов ранжирования, используемых в рекомендательных системах. Прежде чем вдаваться в подробности алгоритма BPR, я дам обзор того, как рекомендательные системы работают в целом, и о моем проекте по музыкальной рекомендательной системе. Это..