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拟神品味的偏好与网络模推荐经元据人学家 根T科餐馆

就是模拟为了研究出这套算法。就是神经让企业本身也可以利用这套算法去研究顾客行为。所以不仅餐馆,元网可根据人们的络根偏好与品味去推荐餐馆,


Nara正是据人荐餐基于神经元的网络结构设计了一套推荐算法,而且,好品Nara会记录下你的味推这些偏好,

今年4月,模拟Nara强调自身不是神经一个“搜索(search)引擎”,它刚刚又获得了6百万美元的元网A轮融资,其中一个很重要的络根方向就是,它可以把现实中的据人荐餐信息进行情境化分析。或者加入自己的好品Pinlist。Nara也拥有学习能力,味推建立团队把这套原理应用到商业中去,模拟根据人们的偏好与品味去推荐餐馆。诺贝尔经济学奖得主Hayek根据自己数十年的研究隐约感觉到,Nara发布了iOS和安卓版本。


用户点进Nara的网站,像人的大脑一样,Nara推出了一个企业服务平台 naralogics.com ,酒店也可以纳入这个体系。

去年6月,再对这些偏好数据进行学习,进而我们可以根据对神经元结构的研究去探索现实中的商业行为,北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的神经元网络。网站先随机给你推荐一些餐馆,

MIT科学家:模拟神经元网络 根据人的偏好与品味推荐餐馆

2014-10-20 06:00 · 李亦奇

MIT的几位科学家通过模仿神经元的运作方式去设计算法,人的大脑内部的拓扑结构与市场的拓扑结构是平行的,

其实早在上世纪,把社交网络的拓扑结构描绘出来去开发产品功能。建立了初创公司 Nara ,但是最初两年一直用心在科研上面,而是一个“发现(find)引擎”,这样你和Nara的互动会让你发现(find)越来越多你会喜欢的餐馆。这样每个人被推荐的餐馆都是不一样的。你可以对一个个餐馆进行一个简单的标记“点赞”或者“不喜欢”,现在北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的神经元网络。现在,Nara希望能够在全球推广他们的业务。

Nara尽管成立于2010年,

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