Recommender Systems

Магия рекомендаций: как работает матричная факторизация В мире стриминговых сервисов персонализированные рекомендации — это секретный ингредиент, который поддерживает интерес пользователей и заставляет их возвращаться снова и снова. Будь вы любителем бесконечных просмотров на Netflix, музыкальным энтузиастом Spotify или активным пользователем любой другой стриминговой платформы, вы, вероятно, сталкивались с рекомендациями «вам также может понравиться», которые кажутся почти волшебным образом подобранными под ваши вкусы. За этой магией стоит мощный метод, называемый матричной факторизацией. ...

Введение в коллаборативную фильтрацию В обширном и оживлённом мире электронной коммерции и онлайн-сервисов предоставление правильных продуктов правильным пользователям является важной задачей. Одним из наиболее эффективных методов её решения является коллаборативная фильтрация (CF) — техника, которая использует поведение и предпочтения других пользователей для создания персонализированных рекомендаций. В этой статье мы рассмотрим мир коллаборативной фильтрации, изучим её типы, методы реализации и практические примеры. Что такое коллаборативная фильтрация? Коллаборативная фильтрация — это метод, который прогнозирует предпочтения пользователя на основе анализа поведения и предпочтений других пользователей. Он основан на предположении, что пользователи с похожим прошлым поведением будут иметь схожие предпочтения в будущем. Этот подход широко используется такими крупными сервисами, как Amazon, Netflix и платформы социальных сетей, для предложения товаров, фильмов или контента, которые могут понравиться пользователям. ...