Recommender Systems

Представьте: вы только что создали идеальный плейлист с треками в стиле synthwave, и вдруг приложение предлагает вам «How You Remind Me» уже в третий раз за неделю. Давайте создадим что-то получше, используя коллаборативную фильтрацию — ту же технологию, что лежит в основе Spotify Discover Weekly (но, надеюсь, без Чада Крюгера). К концу этого руководства вы будете рекомендовать музыку настолько персонализированно, что ваши пользователи подумают, будто вы установили жучок в их AirPods....

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....