{"id":6456,"title":"\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0438\u0445 \u0448\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c","url":"\/redirect?component=advertising&id=6456&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/281058-pochemu-vazhno-zashchishchat-dannye-vo-vremya-obrabotki&placeBit=1&hash=dc7f2bae2bc390fd70ec9b439b852fb5901b27f8537bbae69b6bbdceddf340ad","isPaidAndBannersEnabled":false}
Machine learning
Celado AI

Рекомендательные системы: как это работает

Чем отличаются опытные специалисты от новичков? Почему опытный менеджер по продажам быстрее находит подход к клиенту, а инженер проверяет именно те узлы, которые могли бы сломаться при запуске производственной линии? Дело в опыте. Опыт - установившиеся паттерны в нашем мозгу, созданные на основе многочисленных похожих ситуаций в прошлом. Мы даже не всегда осознаём, что нас сподвигло на такое решение: интуиция, “чуйка”, профессионализм. На самом деле это устоявшиеся связи между нейронами.

Я без труда смогу посоветовать своему другу, какой новый сериал ему посмотреть, и который наверняка ему понравится. Я знаю его интересы, его мнение о других фильмах, книги, которые ему нравятся, поэтому я, скорее всего, угадаю, что его заинтересует, а что нет.

Ту же задачу решает Netflix. У него нет много информации про меня (какие книги я читаю, информацию о всех фильмах, что я смотрел), но есть немного информации про миллионы других людей. В результате алгоритм находит похожих по своим предпочтениям на меня и советует мне фильмы, которые я ещё не видел, а другим, похожим на меня пользователям, они понравились. Аналогично Amazon предлагает мне товары, которые другие люди, покупали вместе с теми, что купил я или похожи на меня по тем товарам, которые я покупаю.

Метод рекомендации, основанный на знаниях, какие товары нравятся другим, похожим на меня пользователям, называется коллаборативной фильтрацией.

Понравится видеоплеер человеку E?

Когда пользователей десятки тысяч, а товаров сотни, то выявить верные оценки непросто, в таблице будет много противоречивых и отсутствующих данных.

Тут на помощь аналитикам и приходит машинное обучение, которое решает те задачи, которые не может решить простой алгоритм.

Другой тип рекомендательной системы основан на типе товаров, которые приобрёл пользователь. Например, если речь о фильмах, то система будет сравнивать жанр, длительность, актёров и режиссёра, другие параметры, характерные для фильмов, которые мне нравятся. И на основе этих признаков будут подбираться другие работы, которые я ещё не видел.

Для других классов товаров будут другие параметры. Какие именно, и что именно влияет на предпочтения, должны будут установить специалисты по данным. Для этого есть специальные инструменты и методы.

Разновидностью второго типа предиктивных систем являются системы, построенные на сравнение пользователя не по его товарным предпочтения, а по социально-демографическим признакам и другим параметрам непосредственно покупателя. Мне будут предлагать товары, которые покупали другие мужчины 30-35 лет, живущие в Москве и, например, занимающиеся спортом.

По нашему опыту наиболее эффективно работают гибридные рекомендательные системы, объединяющие как историю покупок (или предпочтений конкретных пользователей) с их социально-демографическими признаками.

Частным случаем рекомендательных систем являются системы для прогноза оттока и персонализации маркетинга, о которых мы говорили в другой статье.

Также есть некоторые особенности для b2b рекомендательных систем. Их мы частично касались в статье об аналитической системе для отдела продаж, но более подробно рассмотрим в отдельном материале.

{ "author_name": "Celado AI", "author_type": "self", "tags": ["\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f_\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430","\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430","\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435","\u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439\u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442","\u0438\u0438","\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430","artificalintelligence","ai"], "comments": 0, "likes": 3, "favorites": 7, "is_advertisement": false, "subsite_label": "ml", "id": 152832, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Tue, 25 Aug 2020 14:50:32 +0300", "is_special": false }
0
0 комментариев
Популярные
По порядку
Читать все 0 комментариев
Как Qiwi «легально» списали с моих кошельков 200 тысяч рублей

Всем привет. Поведаю вам историю о том, как в 2021 году один из крупнейших банков России может "легально" ограбить ваши кошельки, используя "подвох" в публичной оферте и умышленную блокировку ваших кошельков.

Telegram ограничит функционирование ботов, связанных с предвыборной агитацией в России

Дуров в своём посте об ограничении ботов с «предвыборной агитацией» отметил, что Apple и Google «находятся на вершине пищевой цепи» и «могут диктовать правила игры разработчикам вроде нас».

Как наша проблема стала нашим хобби, профессией и источником заработка

Начну записывать нашу историю о том, как офисная работа в IT и финансах была заменена собственным делом и как мы за год после уволнения сделали чистую прибыль вдвое больше нашей суммарной зарплаты. В первой части напишу историю до момента "ушли с работы", а потом поглядим.

«Вам звонок из Циан»: зачем компания скупает номера телефонов и как call-tracking помогает клиентам сервиса

Подменные номера телефонов защищают от нежелательных звонков и упрощают аналитику продаж

Ежемесячный анализ и прогноз рынка нефти

Ежемесячный анализ рынка нефти. Выпуск №9 от 16.09.2021г

31 380 минут сэкономленных нашими пользователями для себя и близких

Так и задумывалось при запуске стартапа, мы хотели решить проблему загруженности людей. Предоставить им инструмент, который позволяет эффективно делегировать задачи.

Задача по поиску заводчиков белых питонов. Турбо-ассистент
Как работать удалённо по московскому времени, если живёшь в Сибири

Команда ИТ-компании Southbridge — о преодолении трудностей часовых поясов: графике работы, планировании и отдыхе.

Конференция GoGlobal! соберет ведущих маркетологов

29 сентября 2021 года впервые состоится GoGlobal! — однодневная онлайн-конференция для маркетологов, заинтересованных в ускорении глобального присутствия своих кампаний.

Hyundai после покупки Boston Dynamics начала использовать роботов на своём заводе вместо охранников Статьи редакции

Factory Safety Service Robot способен определять людей, измерять температуру в помещении и распознавать опасные ситуации.

Робот Factory Safety Service Robot во время патрулирования завода Kia Фото Hyundai Motor Group
Что может быть важнее прибыли. ESG-словарь для инвестора

В 2020–2021 гг. резко возросла популярность темы ответственного инвестирования, или ESG. Идея о том, что инвестиции должны не только приносить прибыль, но и поддерживать экологию и социальную справедливость, привела к тому, что ESG-фонды стали играть значимую роль на мировых рынках капитала.

Дайджест новостей Сбера: AR-экскурсия, распознавание животных и премия для учёных

Прогулки по Политехническому музею с роботом Сепулькой, чудеса компьютерного зрения, научная премия — начало сентября в Сбере выдалось насыщенным. Делимся с вами самыми интересными новостями компании во втором выпуске нашего дайджеста.

null