सिफारिशी सिस्टम पर 20 तकनीकी पोस्ट

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14 पॉइंट द्वारा xguru 2020-07-04 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें

Kakao, LINE, Naver, Karrot Market, Bunjang आदि में वास्तविक प्रोडक्शन वातावरण में recommendation system पर शोध और विकास कर रहे विशेषज्ञों की तकनीकी पोस्टों की सूची

  1. Melon में music recommendation कैसे किया जाता है? - Jeon Jae-ho (Kakao recommendation team)

  2. LINE Timeline की नई चुनौती, भाग 1 – recommendation content खोज के लिए Discover और नया subscription model Follow - Lee Gyeong-bok (LINE)

  3. Naver के trending search terms में AI तकनीक ‘RIYO’ लागू की गई है, जिससे search chart उपयोगकर्ता की पसंद के अनुसार व्यक्ति-विशेष के लिए अलग-अलग हो जाता है - Naver Diary Blog

  4. Brunch recommendation की ताकत पर 6 तकनीकी लेख - Choe Gyu-min (Kakao recommendation team)

  5. deep learning recommendation system in production - Jeon Mu-ik (Karrot Market)

  6. deep learning personalization recommendation - Jeon Mu-ik (Karrot Market)

  7. AiTEMS द्वारा सुझाई गई ‘साथ में देखने लायक movie recommendation service’ खुल रही है. - Naver Search Blog

  8. ‘साथ में देखने लायक’ products भी अब personalized, style topic आधारित shopping recommendation (AiTEMS) का परिचय - Naver Search Blog

  9. Bunjang recommendation system development और adoption review Part3 - Lee Myeong-hwi (Bunjang)

  10. Bunjang recommendation system development और adoption review Part2 - Lee Myeong-hwi (Bunjang)

  11. Bunjang recommendation system development और adoption review Part1 - Lee Myeong-hwi (Bunjang)

  12. [Naver द्वारा शोध की जा रही तकनीक] AI-आधारित place recommendation system AiRSPACE - Naver Search Blog

  13. CIKM2017 में प्रस्तुत Naver की automatic news recommendation technology - Jeong Hu-jung (Naver Search), Park Geun-chan (Naver AiRS)

  14. KakaoI recommendation engine का विकास - Seong In-jae (Kakao recommendation team)

  15. ऐसे उपयोगकर्ता jo shopping अक्सर नहीं करते, और नए sellers — दोनों के लिए संतोषजनक shopping platform बनाने वाली AiTEMS की तकनीक - Lee Jeong-tae (Naver Personal Shopper), Park Byeong-seon (Naver Communication Group)

  16. पसंद के मुताबिक बेहतरीन items ढूंढने वाला deep learning आधारित personalized product recommendation system ‘AiTEMS’ - Lee Jeong-tae (Naver Personal Shopper), Park Byeong-seon (Naver Communication Group)

  17. आपके हाथ में AI assistant, recommendation algorithm - Jeon Sang-hyeok, Kim Gwang-seop (Kakao recommendation team)

  18. Kakao news recommendation AI algorithm 'RUBICS' का रहस्य - Kakao Policy Industry Research Brunch

  19. AI-आधारित recommendation system AiRS का परिचय - Naver Diary Blog

  20. RUBICS – Kakao का real-time recommendation system - Seo Sang-won (Kakao recommendation team)

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