Всесторонний взгляд на реализацию «реальной» системы рекомендаций на основе контента Недавно я завершил систему рекомендаций, которая будет выпущена как часть ленты новостей для глобального веб-сайта с высокой посещаемостью. С такими обязательными требованиями, как время отклика на рекомендации менее секунды, требования представляли собой серьезные проблемы проектирования. Как и в случае с любым приложением, которое будет развернуто в производственной среде, необходимо было принять..

Введение В последние годы многорукие бандиты (MAB) переживают всплеск популярности, поскольку подходы к балансировке между исследованием и использованием продолжают демонстрировать успех в самых разных приложениях. Одним из особенно успешных приложений было использование многоруких бандитов для рекомендаций. Внедрение исследования в рекомендательный подход помогает решить распространенные проблемы с рекомендациями, такие как смещение цикла обратной связи и проблема холодного запуска. В..

Рекомендация по художественному оформлению на основе контента: интеграция метаданных живописи с нейронными и созданными вручную визуальными функциями. Пабло Мессина, Висенте Домингес, Денис Парра, Кристоф Траттнер, Альваро Сото В этом документе обсуждаются различные способы выполнения рекомендаций на основе контента в контексте произведений искусства на веб-сайте в Интернете. Эти картины единственные в своем роде, поэтому совместная фильтрация невозможна. Для выполнения рекомендации..

На первый взгляд киноиндустрия кажется довольно простой для понимания. Зрители лишь мельком видят актеров на своих экранах. Зрители редко задумываются о внутренней работе и сложных процессах, скрытых за большим экраном. В отрасли есть несколько уровней, которые определяют ее успех. Большие данные — полезный инструмент для специалистов по данным, работающих в киноиндустрии. Ученые данных играют ключевую роль в обеспечении триумфа с этими данными, собирая соответствующие образцы и..

Стояние час в день отвлекает от врача. Это вывод, сделанный в исследовании 2020 года, проведенном Jain et al., которое продемонстрировало, что просто стоять более часа в день без обязательной физической нагрузки достаточно, чтобы значительно снизить риск преждевременной смерти [1]. Согласно недавним оценкам Всемирной организации здравоохранения, отсутствие физической активности является прямой причиной примерно 10% преждевременных смертей во всем мире , что аналогично влиянию..

Это руководство представляет собой попытку показать, как модели графического машинного обучения (ML) можно применять к задаче рекомендации на основе сеанса с использованием платформы PyG. Сопутствующий блокнот Colab можно найти здесь . Автор Ын Джи Сон, часть курсового проекта Stanford CS224W. Содержание: 1. Обзор 2. Методы 3. Сеансы в виде графиков 4. Набор данных 5. Конвейер данных 6. SR-GNN 7. Результат Обзор Многие известные рекомендательные системы, такие как..