Патенты автора ЛИФАРЬ Игорь Игоревич (RU)
Изобретение относится к средствам машинного обучения выбору рекомендуемого содержимого для пользователя электронного устройства. Технический результат заключается в расширении арсенала средств рекомендуемого содержимого для пользователя. Способ выполняется сервером рекомендаций, который доступен электронному устройству через сеть передачи данных, сервер рекомендации выполняет алгоритм машинного обучения после его обучения. Способ включает в себя: получение указания на множество взаимодействий пользователь-элемент, каждое взаимодействие связано с пользователем и цифровым элементом; на основе множества взаимодействий пользователь-элемент создание матрицы оценок релевантности пользователь-элемент; разложение матрицы оценок релевантности пользователь-элемент на матрицу пользователей и матрицу элементов, причем разложение включает в себя: инициализацию матрицы элементов с помощью векторов элементов, векторы элементов были созданы таким образом, что цифровые элементы с одинаковым содержимым обладают одинаковыми векторами элементов, инициализацию матрицы пользователей с помощью векторов пользователей; итеративную оптимизацию матрицы пользователей и матрицы элементов; сохранение оптимизированной матрицы элементов. 2 н. и 15 з.п. ф-лы, 6 ил.
Изобретение относится к выбору сетевого ресурса в качестве источника содержимого для системы рекомендаций. Технический результат – повышение эффективности выбора сетевого ресурса в качестве источника содержимого для системы рекомендаций. Способ для выбора сетевого ресурса в качестве источника элемента содержимого, элемент содержимого будет проанализирован системой рекомендаций как часть множества элементов содержимого для создания набора рекомендуемых элементов содержимого в качестве рекомендации для данного пользователя системы рекомендации, при этом способ включает в себя получение сервером по меньшей мере одной характеристики, связанной с сетевым ресурсом, по меньшей мере одна характеристика включает в себя указание на источник визита, создание сервером профиля данного сетевого ресурса для сетевого ресурса, профиль данного сетевого ресурса основан на по меньшей мере одной характеристике, выполнение сервером алгоритма машинного обучения для определения параметра пригодности источника для сетевого ресурса, выбор по меньшей мере одного элемента содержимого с сетевого ресурса, если параметр пригодности источника определен как превышающий заранее определенный порог. 2 н. и 22 з.п. ф-лы, 5 ил.
