Рекомендательная система: введение в проблему холодного старта

[qw1]

Практически — да, работает. Но к математической постановке задачи не имеет отношения («Мало данных? Так соберите их иными методами!»)

Ожидал здесь увидеть, как улучшить обучение на первых шагах, не засоряя красивые алгоритмы врывающимися из реального мира «женщинами за 40 из мегаполисов».

[vleksin]

Да, я как раз и упомянул, что экспертный подход не эффективен…
" как улучшить обучение на первых шагах, не засоряя красивые алгоритмы" — это как, например?

[qw1]

Например, для N < 10 применять один алгоритм, а дальше переключаться на другой, более оптимальный при большей статистике.

[vleksin]

Ну на самом деле примерно так и делается, только критерий немного похитрее, чем заданный N. Если это бустинг, то в него зашиваются несколько алгоритмов — и для холодного старта и CF, а он уже сам определяет с каким весом какой алгоритм взять.

[aledovskiy]

Тема, которую вы освещаете интересная, но эта статья у вас какая-то тухлая.
Вы тут методы какие-то упоминаете, так расскажите про них, как они работают, как их использовать. Картинки, графики, примеры, показать как можно применять эти методы в обычной жизни, ну хоть что-нибудь!

[vleksin]

Спасибо. Эта статья была для песочницы, чтобы получить инвайт. В ближайшее время постараюсь опубликовать более предметный материал.

[vleksin]

Несколько расширил статью…