Building a Recommendation System for Streaming Services Using Matrix Factorization

Building a Recommendation System for Streaming Services Using Matrix Factorization

The Magic of Recommendations: How Matrix Factorization Works In the world of streaming services, personalized recommendations are the secret sauce that keeps users engaged and coming back for more. Whether you’re a Netflix binge-watcher, a Spotify music enthusiast, or an avid user of any other streaming platform, you’ve likely encountered those “you might also like” suggestions that seem almost magically tailored to your tastes. Behind this magic lies a powerful technique called matrix factorization....

October 9, 2024 · 5 min · 913 words · Maxim Zhirnov
Построение системы рекомендаций для потоковых сервисов с использованием матричной факторизации

Построение системы рекомендаций для потоковых сервисов с использованием матричной факторизации

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....

October 9, 2024 · 3 min · 465 words · Maxim Zhirnov