Если вы когда-либо работали с рекомендательными системами, то знаете, что все необходимые и самые часто используемые инструменты разбросаны по разным библиотекам. Более того, каждая из таких библиотек имеет много уникальных особенностей, к которым нужно приноровиться…
В предыдущей статье мы обсудили основы устройства рекомендательных систем и кейсы использования. Узнали, что основной принцип заключается в рекомендации товаров, понравившихся людям с похожим вкусом, и применении алгоритма коллаборативной фильтрации. В данной статье, будут рассмотрены лайфхаки рекомендательных систем на основе реальных бизнес кейсов. Будет показано, какие метрики лучше использовать, и какую степень близости выбрать для предсказания. Читать дальше →
Делимся своими открытыми библиотеками для разработки рекомендательных систем. Что? Да! Рассказываем подробнее. Всем известно, что Сбер это уже не просто банк, а огромная технологическая компания, которая включает в себя и сервисы компаний-партнёров: электронную коммерцию, индустрию развлечений и даже медицину. Количество пользователей достигло 108 млн, и для каждого из них мы создаём персональные рекомендации, которые помогают не потеряться в разнообразии предложений и выбрать лучшее. Читать далее
26 апреля стартовал конкурс рекомендательных систем Million Song Dataset Challenge. Завершение — через три месяца, 9 августа. В ходе конкурса нужно построить систему, которая по 100% истории прослушивания музыки для 1М пользователей и 50% истории для 100К пользователей сможет максимально точно…