Совместная фильтрация: использование возможностей коллективных предпочтений с помощью нейронных сетей Введение Совместная фильтрация (CF) — это широко используемый метод в рекомендательных системах, где цель состоит в том, чтобы рекомендовать элементы пользователям на основе их прошлых предпочтений и предпочтений похожих пользователей. В этом посте мы углубимся в математику совместной фильтрации, рассмотрим ее различные варианты и обсудим, как можно использовать нейронные сети для..

Объяснение рекомендаций посредством матричной факторизации Netflix — популярная онлайн-платформа потокового вещания, которая предлагает своим подписчикам широкий выбор фильмов, документальных фильмов и сериалов. Чтобы улучшить взаимодействие с пользователями, Netflix разработал сложную систему рекомендаций, которая предлагает фильмы на основе вашей прошлой истории просмотров, оценок и предпочтений. Система рекомендаций использует сложные алгоритмы, которые анализируют огромные объемы..

Системы рекомендаций повсеместно используются в нашей повседневной жизни. Это позволило нам принимать решения, проникая в такие приложения, как Netflix, Amazon, YouTube, Spotify и т. д. Сердце этих систем построено с использованием алгоритма, известного как совместная фильтрация. Вкратце, совместная фильтрация опирается на мудрость толпы, чтобы делать прогнозы о человеке. Здесь, используя PyTorch, fastai и принципы матричной факторизации, я собираюсь построить модель совместной..