Recommender Systems

Picture this: You’ve just created the perfect playlist of synthwave bangers, only to have your music app suggest “How You Remind Me” for the third time this week. Let’s build something better using collaborative filtering - the same tech that powers Spotify’s Discover Weekly (but hopefully with less Chad Kroeger). By the end of this guide, you’ll be recommending music so personalized, your users will think you’ve bugged their AirPods....

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....

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....

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....

Introduction to Collaborative Filtering In the vast and bustling world of e-commerce and online services, recommending the right products to the right users is a crucial task. One of the most effective methods for achieving this is through collaborative filtering (CF), a technique that leverages the behavior and preferences of other users to make personalized recommendations. In this article, we will delve into the world of collaborative filtering, exploring its types, implementation, and practical examples....