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 
Дзен 
VK За последние 10 тысяч лет направленный естественный отбор способствовал эволюции почти 500 генов в ДНК жителей Западной Евразии, что повлияло на их внешний вид и восприимчивость к различным заболеваниям, установили авторы нового исследования.
Ветер на спутнике Сатурна Титане способен поднимать огромные волны, даже если он очень слабый. Эти волны формируют берега, переносят осадки, перемешивают жидкости и даже влияют на климат луны. Изучая их, планетологи могут понять, как устроены потенциально обитаемые миры за пределами Земли.
Ученые впервые подробно изучили состав самых дальних колец Урана. Выяснилось, что одно из них похоже на ледяное облако пыли, а другое богато органикой. Открытие помогает восстановить историю столкновений спутников и показывает, как именно формируются пылевые системы вокруг планет.
За последние 10 тысяч лет направленный естественный отбор способствовал эволюции почти 500 генов в ДНК жителей Западной Евразии, что повлияло на их внешний вид и восприимчивость к различным заболеваниям, установили авторы нового исследования.
Ученые продолжают исследовать фундаментальные частицы на неделимость. На этот раз на БАК исследовали кварки и не нашли у них признаков составной частицы.
Что, если развитые цивилизации во Вселенной не исчезают навсегда, а периодически «выключаются», переживая циклы коллапсов и восстановлений? Модель, разработанная авторами нового исследования, показывает, что такая прерывистая жизнь может объяснить космическую тишину — и переосмыслить будущее Земли.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Окаменелые остатки рептилии возрастом 289 миллионов лет сохранили полное анатомическое устройство грудной клетки ранних покорителей суши. Благодаря нетронутым хрящам исследователи реконструировали механику первого полноценного реберного дыхания. Наличие в тканях оригинальных белков подтвердило, что сложные органические молекулы способны сохраняться в палеонтологической летописи почти на 100 миллионов лет дольше, чем считалось.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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
Последние комментарии