Какие технологии машинного обучения применяются в персональных рекомендательных системах?

В персональных рекомендательных системах применяются различные технологии машинного обучения, среди них:

• Коллаборативная фильтрация. skyeng.ru www.reg.ru Подход строится на предположении, что люди с аналогичными интересами будут схожим образом реагировать на одинаковые товары или контент. skyeng.ru
• Контентный анализ. skyeng.ru Фокусируется на характеристиках товаров или услуг. skyeng.ru Персональные рекомендации генерируются на основе анализа атрибутов, похожих на те, с которыми пользователь ранее взаимодействовал. skyeng.ru
• Гибридные модели. skyeng.ru Объединяют мощь коллаборативной фильтрации и контентного анализа, расширяя возможности индивидуализации рекомендаций. skyeng.ru
• Глубокие нейронные сети. skyeng.ru Способны выявлять сложные зависимости и паттерны в больших объёмах данных. skyeng.ru
• Контекстуальное понимание. skyeng.ru Учитываются такие факторы, как время суток, местоположение и текущее состояние, чтобы предложения были максимально уместными и полезными в данный момент времени. skyeng.ru
• Обучение с подкреплением. simulative.ru Используется для оптимизации рекомендаций в режиме реального времени. simulative.ru
• Графовые алгоритмы. simulative.ru Применяются для анализа взаимодействий между пользователями и объектами. simulative.ru
• Анализ правил ассоциации. www.unite.ai Метод интеллектуального анализа данных, который может обнаруживать закономерности и отношения между элементами в наборе данных. www.unite.ai