
Sign up to save your podcasts
Or


כמשתמשים אנחנו נחפשים למערכות המלצה כל הזמן, בין אם זה בסופר בקניות או בגלילת סרטים בנטפליקס.
בפרק זה נדבר עם דנה, על איך טאבולה, ענקית ההמלצות העולמית ממליצה לנו על כתבות דומות כשאנחנו גולשים באינטרנט.
נדבר על המלצות מבוססות תוכן בלבד
content filtering
המלצות מבוססות אינטראקציות בלבד, בהשראת פרס נטפליקס 2009
collaborative filtering
ונדבר על מימושים כגון וריאציות על
matrix factorization
ו
factorization machines
כדי לשלב גם תכנים וגם התנהגות משתמשים להמלצה אחת.
כמו כן נדבר על איך טאבולה עושים
Transfer learning
כשיש טראפיק מועט, או כשיש תלות גדולה בין אתרים.
By Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang5
11 ratings
כמשתמשים אנחנו נחפשים למערכות המלצה כל הזמן, בין אם זה בסופר בקניות או בגלילת סרטים בנטפליקס.
בפרק זה נדבר עם דנה, על איך טאבולה, ענקית ההמלצות העולמית ממליצה לנו על כתבות דומות כשאנחנו גולשים באינטרנט.
נדבר על המלצות מבוססות תוכן בלבד
content filtering
המלצות מבוססות אינטראקציות בלבד, בהשראת פרס נטפליקס 2009
collaborative filtering
ונדבר על מימושים כגון וריאציות על
matrix factorization
ו
factorization machines
כדי לשלב גם תכנים וגם התנהגות משתמשים להמלצה אחת.
כמו כן נדבר על איך טאבולה עושים
Transfer learning
כשיש טראפיק מועט, או כשיש תלות גדולה בין אתרים.

93 Listeners

155 Listeners

142 Listeners

39 Listeners

82 Listeners

197 Listeners

103 Listeners

313 Listeners

115 Listeners

97 Listeners

81 Listeners

50 Listeners

26 Listeners

6 Listeners

23 Listeners