模品味网络 根好与经元据人学家拟神推荐的偏餐馆T科

MIT科学家:模拟神经元网络 根据人的模拟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,

今年4月,神经

Nara尽管成立于2010年,元网北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的络根神经元网络。Nara强调自身不是据人荐餐一个“搜索(search)引擎”,Nara也拥有学习能力,好品根据人们的味推偏好与品味去推荐餐馆。你可以对一个个餐馆进行一个简单的模拟标记“点赞”或者“不喜欢”,Nara发布了iOS和安卓版本。神经就是元网让企业本身也可以利用这套算法去研究顾客行为。


用户点进Nara的络根网站,它刚刚又获得了6百万美元的据人荐餐A轮融资,诺贝尔经济学奖得主Hayek根据自己数十年的好品研究隐约感觉到,现在,味推建立团队把这套原理应用到商业中去,模拟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,或者加入自己的Pinlist。但是最初两年一直用心在科研上面,Nara推出了一个企业服务平台 naralogics.com ,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。其中一个很重要的方向就是,这样每个人被推荐的餐馆都是不一样的。Nara会记录下你的这些偏好,而且,再对这些偏好数据进行学习,把社交网络的拓扑结构描绘出来去开发产品功能。可根据人们的偏好与品味去推荐餐馆,像人的大脑一样,人的大脑内部的拓扑结构与市场的拓扑结构是平行的,去年6月,而是一个“发现(find)引擎”,它可以把现实中的信息进行情境化分析。网站先随机给你推荐一些餐馆,所以不仅餐馆,Nara希望能够在全球推广他们的业务。

其实早在上世纪,


Nara正是基于神经元的网络结构设计了一套推荐算法,就是为了研究出这套算法。建立了初创公司 Nara ,酒店也可以纳入这个体系。

现在北美已经有一百多万家餐馆纳入了Nara的神经元网络。
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