Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Алгоритмы машинного обучения научились предсказывать бестселлеры на Amazon
Алгоритмы машинного обучения, основанные на анализе читательского поведения, могут предугадать, какая книга станет бестселлером на Amazon спустя 15 дней после публикации.
Исследователи из Северо-Западного университета, исследовательского подразделения Microsoft в Индии и Индийского технологического института в Харагпуре разработали модель, способную предсказать успешность какой-либо книги на крупнейшем торговом интернет-сервисе Amazon, проанализировав поведение читателей на платформе Goodreads. Препринт работы размещен на arXiv.org.
Методы машинного обучения часто применяют для прогнозирования каких-либо процессов. В сущности, это класс методов искусственного интеллекта: особенность таких алгоритмов в том, что они обучаются в процессе решения большого количества задач. В случае с работой по предсказанию того, какая книга станет бестселлером, алгоритмы используют обучение по прецедентам, то есть особенностям читательского поведения.
Авторы отмечают, что популярность книги зависит от множества факторов и может быть измерена с использованием нескольких параметров. Но в конкретном исследовании они сосредоточились на том, каким книгам читатели чаще всего отдают предпочтение и как вообще их читают. Поэтому исследователи взяли необходимые данные с платформы Goodreads и попытались связать их с объемом продаж книг на Amazon.
Сначала разработчики проанализировали коллективное поведение пользователей на Goodreads. Затем они определили характерные особенности произведений, ставших бестселлерами. При этом исследователи заметили, что рейтинги и обзоры книг на Goodreads не так эффективны в прогнозировании по сравнению с данными о статусе прочтения книги каждым отдельным пользователем. На платформе Goodreads эти данные отслеживать особенно легко, так как там читатели делятся информацией о том, сколько страниц произведения ими уже прочитано, комментируют книгу и так далее. После сбора данных и их анализа исследователи разработали модель для прогнозирования успешности книги, используя методы машинного обучения.
Модель достигла точности в 88,72 процента. Это на 16,4 процента выше, чем у базовых методов, учитывающих только традиционные показатели популярности, такие как рейтинги книг или обзоры.
В прошлом году разработчики создали программу «Шелли», которая при помощи методов искусственного интеллекта «сочиняет» страшные истории. Для обучения алгоритма использовали более 140 тысяч ужастиков.
Зачем нужно изучать ядра планет? Как зарождалась эта наука и почему она важна? Что такое гамма-всплески и зачем нам знать, откуда они идут? Остается ли Россия великой космической державой и зачем вообще это всё надо? Об этом рассказывает Игорь Георгиевич Митрофанов, руководитель отдела ядерной планетологии Института космических исследований РАН, доктор физико-математических наук, академик Международной академии астронавтики.
Несмотря на отмену попытки «экономичной» ловли первой ступени, шестой испытательный полет Starship был успешным. Корабль — вторая ступень системы впервые продемонстрировала возможность маневра на орбите. Первая ступень после приводнения неожиданно для всех смогла пережить два взрыва, не утратив плавучесть. Среди наблюдавших за испытанием был Дональд Трамп.
Китайские исследователи удерживали изотоп иттербия-173 в состоянии «кота Шредингера» более 20 минут. Эта работа приблизила точность измерений фазового сдвига квантовой системы к теоретически возможному пределу.
Международная коллаборация физиков под руководством ученых из Йельского университета в США представила самые убедительные на сегодня подтверждения существования нового типа сверхпроводящих материалов. Доказательство существования нематической фазы вещества — научный прорыв, открывающий путь к созданию сверхпроводимости совершенно новым способом.
Американские ученые проанализировали данные о поедании фекалий животными, чтобы выяснить, какие причины стоят за этим поведением и какие закономерности можно проследить. В результате они разделили всю выборку более чем из 150 видов на семь категорий по тому, что заставляет зверей питаться таким сомнительным продуктом.
Работать под началом шефа-абьюзера тяжело, но свежее исследование показало, что бывают варианты похуже. Ученые выяснили, что еще негативнее на моральный дух и производительность труда сотрудников влияет, когда во главе команды стоит самодур, у которого вспышки агрессии непредсказуемо сменяются этичным поведением.
Под рыжим верхним слоем с виду обычного камня открылся целый калейдоскоп довольно неожиданных оттенков. Это особенно интересно с учетом того, где лежит камень — в марсианском кратере, который по всем признакам когда-то был озером.
Международная коллаборация физиков под руководством ученых из Йельского университета в США представила самые убедительные на сегодня подтверждения существования нового типа сверхпроводящих материалов. Доказательство существования нематической фазы вещества — научный прорыв, открывающий путь к созданию сверхпроводимости совершенно новым способом.
Органические молекулы с пи-связью образуют очень устойчивые геометрии, которые не любят нарушаться. В 1924 году немецкий химик Юлиус Бредт сформулировал соответствующий запрет, вошедший в учебники химии. Тем не менее это в некоторых случаях возможно. В новой работе американские исследователи представили несколько «антибредтовских» соединений из класса олефинов.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии