"Редакция понимает, что достала всех со совим Netlix, но посмотрите что они написали опять в своем блоге! Блог это на самом деле только вершина айсберга и краткое изложение, но там есть сслыка на их научную публикацию со всеми деталями - там они рассказали о разработке модели поведения пользователей, выбора фильмов и персонализированных рекомендаций. Эта модель позволяет оценить, как рекомендации влияют как на решение пользователей о просмотре, так и, в случае положительного решения, на выбор конкретных фильмов. Другими словами решают очень сложную задачу - доказывают, что модель рекомендаций работает. Думаю те, кто сталкивался с разработкой рек моделей знаю, что ""выделить"" степень влияния на целевое действие именно элемента рекомендации и отделить его от ""шума"" личных предпочтений и общих трендов - довольно сложно. В общем для тех, что занимает рек системами имхо must have почитать! https://netflixtechblog.medium.com/measuring-the-impact-of-personalized-recommendations-4c26be3a4d96"
"Редакция понимает, что достала всех со совим Netlix, но посмотрите что они…
Из этого канала
- #2960"Дайджест статей 📰 How We Refresh Razorpay's Data Warehouse 10x Faster with…
"Дайджест статей 📰 How We Refresh Razorpay's Data Warehouse 10x Faster with Graphs and Indexes 🔗…
- #2961Коллеги, редакция тут в свободное от чтения время накодила приложение для тех,…
Коллеги, редакция тут в свободное от чтения время накодила приложение для тех, кто живет в другой языковой среде и вчера до Apple Store доехала новая beta…
- #2962Так, на чем мы там остановились :)
Так, на чем мы там остановились :)
- #2957CleverData внедрила LANDEV AI для единого и безопасного доступа к языковым…
CleverData внедрила LANDEV AI для единого и безопасного доступа к языковым моделям Вместо прямых подключений к каждому провайдеру сотрудники компании теперь…
- #2956Новости от команды CleverDATA
Новости от команды CleverDATA