Telegram Group & Telegram Channel
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
🔥9



tg-me.com/ds_interview_lib/452
Create:
Last Update:

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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/452

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA