Публикации по теме 'personalization'
Рекомендации по поведению клиентов в режиме реального времени с использованием сеансового подхода
В настоящее время все игроки рынка электронной коммерции (помимо прочего) постоянно стремятся обеспечить наилучший клиентский опыт. Один из вариантов, как этого достичь, — это возможность рекомендовать продукты клиентам индивидуально и, в идеале, в режиме реального времени. В предыдущей статье мы обсуждали, почему индивидуальная рекомендация ОБЯЗАТЕЛЬНА.
Было показано, что использование самой последней информации из сеанса пользователя (т. е. то, что пользователи сейчас просматривают,..
Часть 1. Освоение систем рекомендаций с открытым исходным кодом: обширная серия блогов для начинающих и…
Введение в рекомендательные системы: подробное руководство
В современном мире, управляемом данными, системы рекомендаций стали неотъемлемой частью нашей цифровой жизни, влияя на наши решения о том, что смотреть, читать, покупать или даже с кем общаться. Начав серию статей о рекомендательных системах, мы начнем с обсуждения основ этих систем и их значения в цифровой среде. Мы также рассмотрим различные типы алгоритмов рекомендаций, включая совместную фильтрацию, фильтрацию на основе..
Отличная статья Михаил.
Отличная статья Михаил.
К сожалению, я до сих пор встречаюсь со многими компаниями, которые продают «черные ящики», механизмы рекомендаций на основе алгоритмов, как панацею, которая решит все их проблемы с клиентским опытом.
Слишком часто эти системы ориентированы на получение краткосрочной конверсии за счет долгосрочной ценности бренда. Как вы знаете, относительно легко получить клик, используя некоторую базовую совместную фильтрацию того, на что нажимают все остальные. Это может быть..
Метаранг 0.2.8: сопоставление полей, пользовательские метаданные и парсинг Referer
Metarank 0.2.8 здесь с парой блестящих новых функций (и, как обычно, с кучей исправлений).
Метаданные пользователя
В Metarank был особый тип события, называемый «метаданные», который собирает информацию об элементах. Например, цвета, цены и теги — эти поля впоследствии можно использовать в конфигурации ранжирования. Но недавно мы заметили случай, когда у самого посетителя всегда была пара известных полей, которые могут быть ценны для ранжирования.
Например, существует приложение для..
От рекомендаций, основанных на содержании, к персонализации: учебное пособие
Вступление
Основная задача команды специалистов по анализу данных в Upside - представить клиентам авиабилеты и отели, которые они с наибольшей вероятностью купят. Кроме того, мы хотим, чтобы наши клиенты чувствовали, что мы их знаем, поэтому персонализация представленного инвентаря - отличный способ продемонстрировать это! Один из методов персонализации инвентаря - использование рекомендательных систем , которые могут учитывать свойства инвентаря наряду с предпочтениями клиентов..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..