Die Autoren des neuen Papiers fanden heraus, dass Empfehlungsalgorithmen den Verbrauchern helfen, zu entscheiden, was
Optische Satelliten hören auf, die Erde zu fixieren,wenn es von Wolken bedeckt ist. Daher verlassen sich Forscher seit langem auf ungenaue Instrumente, um blinde Flecken zu untersuchen, insbesondere entlang von Küsten. Die Autoren des neuen Papiers haben den von Netflix verwendeten Empfehlungsalgorithmus angepasst, um ein System zu schaffen, das Wolkenlandschaften an der Küste genauer und schneller vorhersagt als herkömmliche Tools zum Ausfüllen von Daten.
Die Autoren stellen fest, dass sich die Art und Weise, wie Empfehlungssysteme Daten verarbeiten, nicht wesentlich von der Vorhersage von Küstenlandschaften unterscheidet, die von Wolken verdeckt werden.
Um ihre Hypothese zu testen, erstellten die AutorenWolkenfüllungsmodell. Ein Algorithmus namens Funk-SVD – ursprünglich zeigte er Verbraucherbewertungen auf einer Matrix an. Diese Daten werden dann verwendet, um Inhalte vorherzusagen, die für den Benutzer von Interesse sein könnten.
Ein ähnliches Verfahren wurde zum Füllen verwendetWolken: Jede Koordinate auf der Karte wird durch ein Pixel im Foto dargestellt, und dieses Pixel kann entweder Wasser oder Land sein, und Wolken repräsentieren nicht registrierte Daten. Wangs Adaption von Funk-SVD erlaubt es, basierend auf anderen Daten Vermutungen darüber anzustellen, was sich unter den Wolken befindet.
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