Как рекомендовать музыку, которую почти никто не слушал. Доклад Яндекса
|
|
Понедельник, 25 Февраля 2019 г. 10:00
+ в цитатник
Почти у всех рекомендательных систем есть трудности с новым или редким контентом — поскольку с ним взаимодействовала лишь незначительная часть пользователей. В своём докладе на встрече
«Яндекс изнутри» Даниил Бурлаков поделился набором трюков, которые используются в рекомендациях Музыки, и подробно разобрал популярную модель Singular Value Decomposition (SVD).
Плюс у нас есть такие исполнители, которые называются композиторами и обычно проставляются правообладателями просто веером. Только у одного Моцарта было «записано» более миллиона композиций.
— Всем привет! Меня зовут Даниил Бурлаков, я руковожу командой рекомендаций в Медиасервисах. Сегодня хочу рассказать про некоторые проблемы, которые мы решаем, когда занимаемся рекомендациями в Музыке.
Читать дальше -> https://habr.com/ru/post/441586/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=441586
Метки:
Блог компании Яндекс
Алгоритмы
Машинное обучение
svd
рекомендательные системы
рекомендации
музыкальные сервисы
-
Запись понравилась
-
0
Процитировали
-
0
Сохранили
-