Вы можете коротко рассказать, как онлайн-кинотеатры подбирают нам кино на вечер?
Онлайн-кинотеатры используют рекомендательные системы для подбора фильмов на основе предпочтений пользователей. Существует три основных типа рекомендательных систем:
▪️Фильтрация по популярности. В такой системе рекомендуются фильмы с высоким рейтингом, без учета индивидуальных предпочтений.
▪️Фильтрация на основе содержания. Система анализирует фильмы, которые пользователь смотрел ранее, и предлагает похожие фильмы (например, по жанру или актерам).
▪️Коллаборативная фильтрация. Система находит пользователей с похожими вкусами и рекомендует фильмы, которые понравились им. Существует два вида коллаборативной фильтрации: ▫️User-based — рекомендации на основе предпочтений похожих пользователей. ▫️Item-based — рекомендации на основе сходства фильмов. Сходство определяется на базе предпочтений всех пользователей, которые оставили свои оценки.
Для коллаборативной фильтрации часто используется алгоритм k-ближайших соседей (KNN) для определения сходства между фильмами или пользователями.
🔹Пример работы системы:
▪️Создаётся матрица предпочтений пользователей и фильмов. ▪️Используется алгоритм KNN для нахождения ближайших соседей. ▪️Подбираются фильмы с наибольшим сходством с уже просмотренными фильмами.
Так, если вы посмотрели фильм «Матрица», система может порекомендовать другие фильмы с Киану Ривзом или в жанре научной фантастики.
Вы можете коротко рассказать, как онлайн-кинотеатры подбирают нам кино на вечер?
Онлайн-кинотеатры используют рекомендательные системы для подбора фильмов на основе предпочтений пользователей. Существует три основных типа рекомендательных систем:
▪️Фильтрация по популярности. В такой системе рекомендуются фильмы с высоким рейтингом, без учета индивидуальных предпочтений.
▪️Фильтрация на основе содержания. Система анализирует фильмы, которые пользователь смотрел ранее, и предлагает похожие фильмы (например, по жанру или актерам).
▪️Коллаборативная фильтрация. Система находит пользователей с похожими вкусами и рекомендует фильмы, которые понравились им. Существует два вида коллаборативной фильтрации: ▫️User-based — рекомендации на основе предпочтений похожих пользователей. ▫️Item-based — рекомендации на основе сходства фильмов. Сходство определяется на базе предпочтений всех пользователей, которые оставили свои оценки.
Для коллаборативной фильтрации часто используется алгоритм k-ближайших соседей (KNN) для определения сходства между фильмами или пользователями.
🔹Пример работы системы:
▪️Создаётся матрица предпочтений пользователей и фильмов. ▪️Используется алгоритм KNN для нахождения ближайших соседей. ▪️Подбираются фильмы с наибольшим сходством с уже просмотренными фильмами.
Так, если вы посмотрели фильм «Матрица», система может порекомендовать другие фильмы с Киану Ривзом или в жанре научной фантастики.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Should You Buy Bitcoin?
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
