explicit рейтинг что значит

Explicit Rate

Смотреть что такое «Explicit Rate» в других словарях:

Golden Rule savings rate — In economics, the Golden Rule savings rate is the rate of savings which maximizes steady state growth consumption in the Solow growth model. It is a term attributedref|PhelpsAttribution to Edmund Phelps who wrote in 1961 that the Golden Rule do… … Wikipedia

Data rate units — In telecommunications, bit rate or data transfer rate is the average number of bits, characters, or blocks per unit time passing between equipment in a data transmission system. This is typically measured in multiples of the unit bit per second… … Wikipedia

Modified internal rate of return — The modified internal rate of return (MIRR) is a financial measure of an investment s attractiveness.[1][2] It is used in capital budgeting to rank alternative investments of equal size. As the name implies, MIRR is a modification of the internal … Wikipedia

Available Bit Rate — See also Traffic contract ABR Available Bit Rate (ABR) is a service used in ATM networks when source and destination don t need to be synchronized. ABR does not guarantee against delay or data loss. ABR mechanisms allow the network to allocate… … Wikipedia

Royalties — Not to be confused with Royal family. Royalty cheque. Royalties (sometimes, running royalties, or private sector taxes) are usage based payments made by one party (the licensee ) to another (the licensor ) for the right to ongoing use of an asset … Wikipedia

chemical kinetics — Introduction the branch of physical chemistry (chemistry) that is concerned with understanding the rates of chemical reactions (chemical reaction). It is to be contrasted with thermodynamics, which deals with the direction in which a… … Universalium

ERM — Exchange Rate Mechanism (Business » International Business) Exchange Rate Mechanism (Business » Stock Exchange) *** Employee Relationship Management (Business » General) ** Electronic Records Management (Business » General) ** Enterprise Resource … Abbreviations dictionary

ER — Eritrea (Regional » Countries) Emergency room (Medical » Physiology) Endoplasmic Reticulum (Medical » Physiology) **** Estrogen receptor (Medical » Laboratory) **** Erie (Governmental » Suppliers) *** Emergency Response (Governmental » US… … Abbreviations dictionary

явная скорость — Поле RM ячейки, используемое для ограничения ACR отправителя определенным значением. Изначально это поле устанавливается отправителем (запрашиваемая скорость типа PCR). Впоследствии значение поля может быть уменьшено любым элементом сети на пути… … Справочник технического переводчика

Network congestion — In data networking and queueing theory, network congestion occurs when a link or node is carrying so much data that its quality of service deteriorates. Typical effects include queueing delay, packet loss or the blocking of new connections. A… … Wikipedia

Источник

Рекомендательные системы

Рекомендательные системы — программы, которые пытаются предсказать, какие объекты будут интересны пользователю, имея определенную информацию о его профиле.

Содержание

Обзор и постановка задачи [ править ]

Основная задача рекомендательных систем [1] — проинформировать пользователя о товарах или услугах, которые будут для него наиболее интересными и актуальными. Разнообразие таких систем можно проиллюстрировать основными характеристиками:

В центре таких систем лежит матрица предпочтений. В этой матрице одна из осей отвечает за пользователей, вторая за объекты рекомендации. Заполнена же эта матрица значениями по заданной шкале (например от [math]1[/math] до [math]5[/math] ). Так как каждый пользователь обычно может оценить только небольшую часть объектов, то данная матрица очень разрежена. Задача системы — обобщение информации и предсказание отношения пользователя к объекту (заполнение пропущенных значений матрицы).

Данные, сообщающие предпочтения пользователя, можно получить двумя способами:

При явном оценивании пользователь сам показывает, насколько ему интересен тот или иной объект. Типичным примером данных, полученных при явном оценивании, являются рейтинги, проставленные пользователями объектам. На практике таких данных обычно мало. Гораздо больше имеется информации о неявных предпочтениях пользователя: просмотры, клики, добавления в закладки. Однако по таким данным не всегда можно сделать явный вывод об отношении пользователя к объекту. Например, если пользователь посмотрел фильм, то это означает, что до просмотра он ему был интересен, но сделать вывод о том, понравился ли ему фильм, нельзя. В большинстве рекомендательных систем эти два подхода используются вместе, тем самым минимизируются недостатки каждого из них в отдельности.

Кластеризация пользователей [ править ]

Основная идея метода — похожим пользователям нравятся похожие объекты.

Алгоритм можно разбить на следующие шаги:

Холодный старт [ править ]

Данная проблема актуальна для новых объектов или объектов, с которыми пользователи редко совершают действия. Если средний рейтинг посчитан по оценкам всего трёх пользователей, такая оценка явно не будет достоверной, и пользователи это понимают. Часто в таких ситуациях рейтинги искусственно корректируют.

Первый способ. Предлагается показывать не среднее значение, а сглаженное среднее (англ. damped mean). Смысл таков: при малом количестве оценок отображаемый рейтинг больше тяготеет к некому безопасному «среднему» показателю, а как только набирается достаточное количество новых оценок, «усредняющая» корректировка перестает действовать.

Второй способ. Для объекта считается средний рейтинг, затем определяется доверительный интервал(англ. сonfidence interval) этого рейтинга. Математически, чем больше оценок, тем меньше вариация среднего и, значит, больше уверенность в его корректности. А в качестве рейтинга объекта можно выводить, например, нижнюю границу интервала (англ. low CI bound). При этом понятно, что такая система будет достаточно консервативной, с тенденцией к занижению оценок по новым объектам.

User-based и item-based алгоритмы [ править ]

User-based алгоритм [ править ]

Заменим жесткую кластеризацию на предположение, что объект понравится пользователю, если он понравился похожим пользователям. Тогда предпочтение пользователя [math]u[/math] к объекту [math]i[/math] можно записать следующим образом:

Однако у этого алгоритма есть недостатки:

Item-based алгоритм [ править ]

Также имеется абсолютно симметричный алгоритм. Теперь будем считать, что объект понравится пользователю, если ему понравились похожие объекты. Предпочтение пользователя [math]u[/math] к объекту [math]i[/math] запишется так:

У такого подхода остается недостаток в виде холодного старта и при этом рекомендации становятся тривиальными.

Cтоит отметить, что ресурсоемкость вычислений такими методами высока: для предсказаний необходимо держать в памяти все оценки всех пользователей.

Алгоритм SVD [ править ]

Попробуем воспользоваться сингулярным разложением (SVD) для задачи рекомендации.

Благодаря использованию такого усечения можно решить одну из главных проблем всех ранее упомянутых алгоритмов: ресурсоемкость вычислений.

Помимо предсказания оценок, алгоритм позволяет выявлять скрытые признаки объектов и интересы пользователей. Например, может так получиться, что на первой координате вектора у каждого пользователя будет стоять число, показывающее, похож ли пользователь больше на мальчика или на девочку, на второй координате — число, отражающее примерный возраст пользователя. У фильма же первая координата будет показывать, интересен ли он больше мальчикам или девочкам, а вторая — какой возрастной группе пользователей он интересен.

Однако данный алгоритм имеет ряд проблем:

Решение проблемы матрицы оценок [ править ]

Численная оптимизация [ править ]

Чтобы найти оптимальные параметры построенной модели необходимо оптимизировать следующий функционал:

Множество параметров: для каждого объекта и пользователя есть свой вектор, который нужно оптимизировать. Чтобы найти минимум функции можно использовать метод градиентного спуска. Для этого нам понадобится градиент — вектор из частных производных по каждому параметру, который в нашем случае будет выглядеть так:

Измерение качества рекомендаций [ править ]

Зачастую качество рекомендаций измеряется с помощью функции ошибки RMSE:

Данный способ, хоть и является стандартным для измерением качества, имеет ряд недостатков:

Существуют при этом и другие метрики — метрики ранжирования, на основе полноты и точности. Однако они не так популярны и используются значительно реже.

Источник

Что делать, если треки в Apple Music выделены серым и не воспроизводятся?

На сегодняшний день Apple Music предлагает для прослушивания свыше 50 миллионов песен. Тем не менее, при поиске новых композиций вы можете столкнуться с тем, что множество интересных треков подсвечены серым и не воспроизводятся. В этой статье мы расскажем, как быстро решить эту проблему.

Как воспроизводить песни с рейтингом в Apple Music

В большинстве случаев возле названия таких «серых» треков вы увидите букву E. Это означает Explicit — или, проще говоря, рейтинговый контент. Как правило, это указывает на нецензурную лексику или ненормативное содержание трека. Выглядят рейтинговые треки вот так:

По умолчанию в iOS подобный контент заблокирован, но это легко исправить в настройках. Сама блокировка напрямую связана с функцией «Ограничения», представленной в рамках расширенного родительского контроля в iOS. Тем не менее, начиная с iOS 12 нужные настройки переехали из пункта меню Настройки > Основные > Ограничения, и расположены они теперь не столь очевидно.

Способ 1

Готово! Если вы захотите снова заблокировать нецензурный контент, повторите описанные выше шаги, но вместо Explicit выберите пункт Clean (Без ненормативного контента).

Способ 2

Опционально, вы можете в строке поиска настроек ввести «Ограничение контента» и перейти сразу к третьему пункту данной инструкции, чтобы не искать нужные пункты в меню.

Нет иконки E, но песня серая

Если вы обнаружили, что песня из вашей библиотеки отмечена серым, но она не рейтинговая (или у вас уже отключен фильтр Explicit-контента), то этому может быть несколько причин.

Автор песни или правообладатель изменил или удалил альбом

Такое редко, но случается, и в подобной ситуации пользователь не может ничего сделать. Вы можете оставить песню в библиотеке в надежде, что она вернется в Apple Music, но в большинстве случаев единственное, что вам остается — это удалить альбом из библиотеки.

Песня не доступна в Apple Music вашего региона

Если вы переключились с аккаунта Apple ID одной страны на другой, то есть вероятность, что песни, доступные в вашем изначальном регионе, на изначальный аккаунт.

По той же причине треки иногда выделяются серым при поиске: это может указывать на то, что в Apple Music песня или альбом есть, но в вашей стране контент недоступен. Опять же, единственное решение — переключиться на аккаунт другого региона.

Нет соединения с библиотекой iCloud Music

Если песня в библиотеке отмечена серым и при попытке включить ее в верхнем правом углу появляется предупреждение об отсутствии подключения к интернету, нажмите на эту иконку, чтобы переподключиться. Эта ошибка не появляется, если трек скачан на телефон.

Источник

Контент для взрослых

Spotify может предоставлять контент, предназначенный для взрослых, если так задумано исполнителем. У треков для взрослых будет пометка EXPLICIT (Для взрослых) или E.

Примечание. Мы не можем пометить весь контент для взрослых, поскольку пометка присваивается на основе данных, полученных от правообладателей.

Как отфильтровать контент для взрослых

Чтобы посмотреть инструкции, выберите тип устройства.

Примечание. Фильтр не действует, когда вы слушаете музыку на другом устройстве с помощью функции Spotify Connect.

Все треки с пометкой Explicit (Для взрослых) теперь будут серого цвета. Вы не сможете их слушать, и они будут пропускаться автоматически.

Примечание. Фильтр не действует, когда вы слушаете музыку на другом устройстве с помощью функции Spotify Connect.

Все треки с пометкой Explicit (Для взрослых) теперь будут серого цвета. Вы не сможете их слушать, и они будут пропускаться автоматически.

Как отключить контент для взрослых в подписке «Premium для семьи»

Если вы управляете подпиской «Premium для семьи», то можете разрешить или запретить воспроизведение такого контента для других участников семейной группы.

Как найти версию с цензурой

Вы можете поискать версию трека без контента для взрослых.

Примечание. Версии с цензурой есть не у всех треков с пометкой Explicit (Для взрослых).

Выполните поиск по названию трека, чтобы найти версии без контента для взрослых.

Примечание. Если кнопка недоступна, значит, в Spotify нет других версий альбома.

Вы также можете поискать трек по названию, чтобы найти версии без контента для взрослых.

Последнее обновление: 12 август 2021 г.

Была ли эта информация полезной?

Источник

Убираем ограничения (возрастной ценз) в Apple Music — все способы!

Всех категорически приветствую! В первом абзаце, по привычке, будет «вода». Нет, ну а как иначе? Ведь в «этих ваших интернетах» так принято! Сначала статьи надо обязательно рассказать о том, какой Apple Music классный сервис (ведь им пользуются огромное количество людей) и, моё самое любимое, написать вот такую фразу…

Многие пользователи могут столкнуться с такой проблемой, что на их любимом iPhone или iPad некоторые песни не будут проигрываться из-за так называемых ограничений возрастного ценза. Что же происходит? Как так получилось? Как убрать этот самый возрастной ценз в Apple Music?

И так далее и тому подобное… Читаешь порой такие вещи и не понимаешь — то ли плакать, то ли смеяться.

Ну, а теперь, когда я выговорился, мы всё-таки начнем:)

Буду краток. Сама «ошибка» выглядит вот так.

О чем это говорит? Всё просто — iPhone или iPad сообщает нам, что в контенте (песни, подкасты, видео) используется ненормативная лексика или другие неприятные материалы.

Что делать? Для начала, стандартные действия:

Всё. После данной процедуры (по логике Apple) все ограничения на цензуру будут сняты.

Поэтому, «иногда» могут возникнуть небольшие проблемы. Что за проблемы? Обычные такие… вы все сделали как надо, но счастья нет — музыка по-прежнему не воспроизводится из-за ошибки «Возрастной ценз».

Как быть? Есть парочка идей:

Сделали? Не помогло? Тогда последний шанс.

Опять не помогло? Тогда ту же самую операцию проделываем с приложением «Подкасты».

Вот теперь точно всё — после такого напора любые ограничения возрастного ценза должны исчезнуть и навсегда покинуть ваш iPhone (iPad). У них просто нет другого выбора!:)

Впрочем, «должны» — это еще не значит, что «обязаны». Поэтому давайте с вами договоримся вот о чём:

Источник