Telegram Group & Telegram Channel
Разработайте рекомендательную систему для приложения

Когда вам задают такой вопрос, в первую очередь вы должны сами задать уточняющие вопросы. Вот возможный сценарий:

▪️Какое это приложение?
Это приложение для обмена фотографиями.
▪️Какая у нас целевая аудитория?
У нас нет специфической аудитории. Это продукт для глобального рынка.
▪️Могу ли я в таком случае назвать целью рекомендательной системы вовлечение пользователей?
Да.

Алгоритм действий:
1. Определяемся с возможными ограничениями на показ фото в ленте. Например, у нас могут быть настройки, позволяющие пользователям делиться фотографиями только со своими контактами.
2. Все фото, которые соответствуют условиям, попадают в пул снимков, доступных для рекомендаций.
3. Далее вступает в работу алгоритм рекомендаций, который определяет, какие фото показывать и в каком порядке. На ранних этапах приложения можно показывать все фотографии в бесконечном скролле. Затем можно использовать алгоритм на основе правил, а после переключиться на алгоритм, который будет показывать фото в таком порядке, чтобы оптимизировать время просмотра. Таким образом, время просмотра будет главным показателем.

Вот какие признаки могут использоваться для построения модели:
▫️Тип фото, с которым пользователь взаимодействует максимально;
▫️Близость отношений между отправителем и зрителем;
▫️Свежесть/актуальность фото;
▫️Показатели вовлечённости (комментарии, лайки и т.д.).

#машинное_обучение
2



tg-me.com/ds_interview_lib/405
Create:
Last Update:

Разработайте рекомендательную систему для приложения

Когда вам задают такой вопрос, в первую очередь вы должны сами задать уточняющие вопросы. Вот возможный сценарий:

▪️Какое это приложение?
Это приложение для обмена фотографиями.
▪️Какая у нас целевая аудитория?
У нас нет специфической аудитории. Это продукт для глобального рынка.
▪️Могу ли я в таком случае назвать целью рекомендательной системы вовлечение пользователей?
Да.

Алгоритм действий:
1. Определяемся с возможными ограничениями на показ фото в ленте. Например, у нас могут быть настройки, позволяющие пользователям делиться фотографиями только со своими контактами.
2. Все фото, которые соответствуют условиям, попадают в пул снимков, доступных для рекомендаций.
3. Далее вступает в работу алгоритм рекомендаций, который определяет, какие фото показывать и в каком порядке. На ранних этапах приложения можно показывать все фотографии в бесконечном скролле. Затем можно использовать алгоритм на основе правил, а после переключиться на алгоритм, который будет показывать фото в таком порядке, чтобы оптимизировать время просмотра. Таким образом, время просмотра будет главным показателем.

Вот какие признаки могут использоваться для построения модели:
▫️Тип фото, с которым пользователь взаимодействует максимально;
▫️Близость отношений между отправителем и зрителем;
▫️Свежесть/актуальность фото;
▫️Показатели вовлечённости (комментарии, лайки и т.д.).

#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/405

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

What is Telegram?

Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it


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