Enhanced Neighborhood-Based Filtering
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- AT&T
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 28 October 2007
- Autoren
- RM Bell, Y Koren
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Recommendation
- Aufgabe
- Recommender system
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 100,000,000 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 687
"We evaluate these methods on the Netflix dataset, where they deliver significantly better results than the commercial Netflix Cinematch recommender system." they don't claim absolute SOTA on any of the benchmarks
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Scalable Collaborative Filtering with Jointly Derived Neighborhood Interpolation Weights
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Enhanced Neighborhood-Based Filtering wurde veröffentlicht von AT&T, im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2007. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet recommender system.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 100,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
Enhanced Neighborhood-Based Filtering — Häufige Fragen
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von AT&T, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2007. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Enhanced Neighborhood-Based Filtering— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von recommender system. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Die andere Richtung
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