Рубрика «recommender system»
Эволюция рекомендаций ресторанов в Delivery Club. Часть 1
2022-03-21 в 12:54, admin, рубрики: big data, cold start, data engineering, data science, Gradient Boosting, machine learning, machinelearning, recommender system, recsys, Блог компании Delivery Club Tech, коллаборативная фильтрация, контентные рекомендационные системы, машинное обучение, Управление e-commerce
Как мы кратно улучшили качество рекомендаций в оффлайн ритейле
2020-03-27 в 14:54, admin, рубрики: big data, data engineering, data mining, data science, gtc, machine learning, Nvidia, python, recommendation systems, recommender system, retail, startups, машинное обучениеВсем привет! Меня зовут Саша, я CTO & Co-Founder в LoyaltyLab. Два года назад я с друзьями, как и все бедные студенты, ходил вечером за пивом в ближайший магазин у дома. Нас очень расстраивало, что ритейлер, зная, что мы придём за пивом, не предлагает скидку на чипсы или сухарики, хотя это так логично! Мы не поняли, почему такая ситуация происходит и решили сделать свою компанию. Ну и как бонус выписывать себе скидки каждую пятницу на те самые чипсы.
И дошло всё до того, что с материалом по технической стороне продукта я выступаю на NVIDIA GTC. Мы рады делиться наработками с коммьюнити, поэтому я выкладываю свой доклад в виде статьи.
KDD 2018, день третий, основная программа
2018-08-22 в 12:51, admin, рубрики: big data, data mining, kdd2018, machine learning, recommender system, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение
Сегодня, наконец, началась основная программа конференции. Acceptance rate в этом году составила всего 8 %, т.е. выступать должны лучшие из лучших из лучших. Явно разделены прикладные и исследовательские потоки, плюс идет несколько отдельных сопутствующих мероприятий. Прикладные потоки выглядят более интересно, там доклады, в основном, от мэйджоров (Google, Amazon, Alibaba и т.д.). Расскажу о тех выступлениях, на которых удалось побывать.
Читать полностью »
Рекомендательные системы в онлайн-образовании. Адаптивное обучение
2017-03-29 в 19:19, admin, рубрики: adaptive learning, data mining, personalization, recommender system, stepik, stepik.org, адаптивное обучение, адаптивность, машинное обучение, рекомендательные системы, стэпик, метки: adaptive learning, personalization, адаптивное обучение, адаптивностьНе прошло и полгода, как мы завершаем цикл статей об адаптивном обучении на Stepik! А, нет, прошло… Но я рада наконец представить вашему вниманию заключительную статью о том, зачем вообще нужно адаптивное обучение, как оно реализовано на Stepik и причём тут шахматы.
Рекомендации на потоке
2016-02-05 в 12:43, admin, рубрики: Aerospike, apache kafka, apache spark streaming, big data, python, recommender system, stream processing, Алгоритмы, Блог компании E-ContentaВсем привет!
Сегодня мы расскажем о том, как с помощью потоковой обработки данных можно увеличить качество рекомендаций и снизить время отклика всей рекомендательной системы в 5 раз. Речь пойдет об одном из наших клиентов – сервисе потокового видео Rutube.
Поиск похожих проектов на GitHub
2013-07-09 в 8:39, admin, рубрики: github, javascript, open source, recommender system, Веб-разработка, метки: github, javascript, recommender systemПривет, Друзья!
Гитхаб — прекрасный сайт. Но представьте, что вы нашли проект А, и хотите узнать какие еще существуют похожие проекты. Как быть?
Именно с таким вдохновением уселся я разбирать API GitHub'a. Спустя пару недель свободного времени вот что получилось:
Для большинства проектов находится пара действительно интересных предложений. Вот несколько примеров: angular.js, front end bookmarks, three.js
Основная идея для построения рекомендаций — «Разработчики которые поставили звездочку этому проекту, также поставили звездочку...». А детали идеи, ее недостатки и ссылка на код — ниже.
Рекомендательная система: text mining как средство борьбы с холодным стартом
2013-02-27 в 10:46, admin, рубрики: LDA, recommender system, text mining, Алгоритмы, Блог компании Surfingbird, метки: LDA, recommender system, text mining В предыдущей статье я уже обозначил основные направления решения задачи холодного старта в рекомендательной системе веб-страниц. Напомню, что проблема холодного старта делится на холодный старт для пользователей (что показывать новым пользователям) и холодный старт для сайтов (кому рекомендовать вновь добавленные сайты). Сегодня я более подробно остановлюсь на методе семантического анализа текстов (text mining) как основном подходе к решению проблемы холодного старта для новых сайтов.
Читать полностью »