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.
Telegram 
Яндекс.Новости 
VK Половина всего расхода энергии человечеством приходится на тепло, почти 50% из этого количества уходит на отопление и нагрев воды в домах. На электричество — всего 19%. Из этого ясно, что вопрос отопления даже важнее электроэнергетики, а без отказа от ископаемых топлив здесь зеленый переход невозможен. Однако, как показывает новая научная работа, водород в этой роли — лишь несбыточная мечта.
В конце сентября, по не установленным пока причинам, возникли утечки на газопроводах «Северный поток». Многие издания и пользователи интернета уже подробно проанализировали (и продолжают обсуждать), каковы политические и экономические последствия этого инцидента. В свою очередь, Naked Science постарается оценить, чем обернется происшествие с точки зрения безопасности судоходства и экологии, а также есть ли шанс на восстановление подводных трубопроводов.
Некоторые наши современники, отягощенные богатством, пытаются продемонстрировать свою успешность окружающим, покупая океанские острова. Оказывается, чем-то подобным занимались элиты Ирландии и Шотландии еще тысячу лет назад. Правда, масштабы были поскромнее.
Солнце несравнимо ближе к нам, чем любая другая звезда. До него всего восемь световых минут, тогда как до Проксимы Центавра — четыре с лишним световых года. Казалось бы, уж о Солнце-то мы должны знать все и даже больше. Однако не тут-то было. Naked Science рассказывает о загадках, которые все еще таит дневное светило.
Половина всего расхода энергии человечеством приходится на тепло, почти 50% из этого количества уходит на отопление и нагрев воды в домах. На электричество — всего 19%. Из этого ясно, что вопрос отопления даже важнее электроэнергетики, а без отказа от ископаемых топлив здесь зеленый переход невозможен. Однако, как показывает новая научная работа, водород в этой роли — лишь несбыточная мечта.
Индустриальная эпоха сделала мобилизацию нормой, но что мы знаем о ней и ее роли в истории России? В чем реальные корни ее необходимости, а где границы? Бывали ли у нас частичные мобилизации раньше? Чем они заканчивались? И чего, наконец, стоит ждать от нее в наши дни и в нашей стране?
Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.
Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.
В «Кратких сообщениях Института археологии» опубликована статья Михаила Казанского и Анны Мастыковой, в которой авторы обобщили все известное из самых разных источников (от позднеантичных авторов до материалов археологических раскопок) о народе акациры. В результате они не только узнали, где те жили во время Великого переселения народов, но и предположили, как это племя нашло общий язык с соседями.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии