Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В НИУ ВШЭ предложили алгоритм для определения предпочтений пользователей смартфонов
Математики из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде разработали новый способ прогнозирования предпочтений пользователей мобильных устройств. Метод, который точнее известных аналогов на 2–12 процентов, основан на одновременном распознавании объектов, лиц и сцен в фотогалерее смартфона и на удаленном сервере. В будущем его можно использовать для персонализации сервисов и услуг, а также максимально подходящих под конкретного человека рекомендаций.
Статья опубликована в журнале Pattern Recognition. В основе работы рекомендательных систем лежат алгоритмы, моделирующие пользовательское поведение, исходя из той информации, которая указана в профиле человека. Традиционные рекомендательные системы используют только структурированные и текстовые данные. Исследователи НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде и Санкт-Петербургского отделения Математического института имени В. А. Стеклова РАН разработали модель, которая использует для таких задач фотографии.
«На мобильном устройстве каждого человека хранится огромное количество фотоснимков, которые можно использовать для определения его увлечений, а также предпочтений в еде, одежде, автомобилях. Использование современных методов распознавания фотографий в галерее смартфона позволяет решить проблему “холодного старта”, которая случается у новых пользователей. Другими словами, если человек не совершал покупок, не смотрел рекомендованные фильмы, система о нем ничего не знает и не может что-либо предложить», — считает один из авторов статьи профессор НИУ ВШЭ Андрей Савченко.
Однако, как отмечают исследователи, обработка фотографий требует защиты конфиденциальности пользователей. Большинство фотографий содержит персональные данные, обработку которых человек может запретить на удаленном сервере. Следовательно, аналитические системы должны быть установлены на самом устройстве. А это технически сложно реализуемая задача, так как для обработки одного изображения сверхглубоким сверточным нейронным сетям (CNN), которые применяются в такой обработке, требуется много времени и энергии.
Авторы статьи предложили новый метод, который позволяет быстро находить объекты, лица и определенные сцены и с высокой точностью распознавать события на фотографиях за счет одновременного анализа визуальных признаков и классификации найденных объектов с помощью нейронных сетей небольшого размера, специально разработанных для мобильных устройств. На обработку одной фотографии в них уходит от 30 до 100 мс.
За распознавание объектов и лиц отвечает детектор объектов, за определение сцен — вторая нейронная сеть-классификатор. В исследовании использовались наборы данных — PEC (Photo Event Collection) и WIDER (Web Image Dataset for Event Recognition). PEC содержит 14 классов сцен (дни рождения, свадьбы, праздники и др.), WIDER — 61 класс (встречи, танцы, пресс-конференции и другое).
Определение сцен позволяет извлечь информацию о предпочтениях человека, таких как искусство и театры, ночная жизнь, спорт. А детектор объектов может распознавать продукты питания, музыкальные инструменты, транспортные средства и другое, а также по лицам людей проводить анализ демографии (возраст, семья) и определять социальное положение. Все найденные на фотографиях лица проходят кластеризацию: алгоритм группирует в отдельные кластеры лицо каждого человека (самого пользователя на селфи, его родных и близких). Затем все фотографии с лицами помечаются как приватные (содержащие персональную информацию о пользователе и его знакомых), а остальные фотографии (в том числе и без лиц) — как потенциально общедоступные.
Таким образом, предусматривается защита персональных данных: все приватные фото и видео обрабатываются только на телефоне в автономном режиме. Другие фотографии могут быть отправлены на удаленный сервер для классификации сцен и обнаружения объектов с помощью вычислительно сложных нейронных сетей, которые характеризуются высокой точностью.
«Благодаря тому, что мы выделили приватные, а также публичные фотографии, которые обрабатываются на удаленном сервере, мы получили результат на 2–4 процента точнее, чем при использовании только нейронных сетей для мобильных устройств, и всего на 0,5 процента менее точный, чем при обработке всех фотографий с помощью сложных серверных моделей», — поясняет Андрей Савченко.
Предлагаемое решение реализовано в мобильном приложении для операционной системы Android. Экспериментальные результаты показывают возможность эффективной обработки изображений с улучшением точности на 2–12 процентов по сравнению с аналогами за счет того, что учитываются сцены и объекты одновременно.
Цифровой профиль человека сохраняется в виде гистограммы интересов, на основе которой могут работать рекомендательные системы. Например, ученые уже разработали рекомендательную систему ресторанов. На основании местоположения и информации о предпочтениях в еде система предлагает топ-10 ресторанов, которые соответствуют профилю пользователя и у которых максимальный средний рейтинг.
Telegram 
Дзен 
VK Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Богатые люди в США могут позволить себе лучшие клиники, персональных врачей и здоровое питание. Но они все равно умирают раньше, чем их состоятельные сверстники в Европе. Авторы нового исследования выяснили, что разрыв в продолжительности жизни между Старым Светом и Америкой сохраняется на всех уровнях богатства.
Рынок электромобилей стремительно расширяется. На нем представлены не только пассажирские, но и грузовые модели, а также специализированный транспорт. Сегодня главные задачи по совершенствованию транспорта на электрической тяге — увеличение пробега на одной заправке (зарядке), повышение емкости и долговечности накопителей, применение экологически «чистых» аккумуляторов на всем его жизненном цикле. Все эти задачи связаны с одним важным конструктивным элементом — аккумуляторной батареей, которая все еще остается «головной болью» многих ученых и конструкторов мира. Над решением этих задач работают и специалисты компании UST Inc. Результаты их исследований показывают, что ставку в ближайшей перспективе нужно делать не на литий-ионные аккумуляторы.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
Ученые из Австралии исследовали влияние сексуальной активности, а именно — самоудовлетворения и полового контакта с партнером — на объективные и субъективные параметры сна, в том числе на мотивацию поутру и готовность к новому дню.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно