Social and content-based classification

Zamknięte wagi AT&T,Bell Laboratories,Rutgers University July 1998

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
AT&T,Bell Laboratories,Rutgers University
Typ organizacji
Industry,Industry,Academia
Kraj
United States of America
Opublikowany
1 July 1998
Autorzy
C Basu, H Hirsh, W Cohen

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Recommendation
Zadanie
Recommender system

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
tokens

"Our data set consists of more than 45,000 movie rat- ings collected from approximately 260 users."

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Cytaty
1,564

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Recommendation as Classification: Using Social and Content-based Information in Recommendation
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Tło

Social and content-based classification został opublikowany przez AT&T,Bell Laboratories,Rutgers University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 1998. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Industry,Academia.

Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie recommender system.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Odpowiedzi

Social and content-based classification — częste pytania

01

Social and content-based classification— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

02

Social and content-based classification— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

03

Social and content-based classification— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

04

Social and content-based classification— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez AT&T,Bell Laboratories,Rutgers University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Industry,Academia.

05

Social and content-based classification— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 1998. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

06

Social and content-based classification— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Recommendation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie recommender system. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.