• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
28.10.2024, 15:59
Редакция Naked Science
253

Российские ученые повысили точность рекомендательных систем для соцсетей и онлайн-магазинов на 50 процентов

❋ 4.6

Сотрудники лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research существенно улучшили работу автоматизированной рекомендательной системы. Ключевым звеном в их решении стала существенная оптимизация одного из самых популярных алгоритмов для подбора рекомендаций.

Оптимизированный алгоритм назван по имени британского математика и священника Томаса Байеса, чьи подходы к анализу вероятностей нашли в нем применение / © Wikimedia Commons

Научная группа из T-Bank AI Research серьезно оптимизировала алгоритм байесовского персонализированного ранжирования (БПР) — один из ключевых компонентов рекомендательных систем современных соцсетей и онлайн-магазинов. Именно на ее основе реализованы почти все новостные ленты в соцсетях, как и рекомендации пользователям при онлайн-шопинге.

Этот алгоритм анализирует множество переменных и их вероятностных зависимостей так, чтобы уловить, какие именно действия человека в соцсети (или потенциального покупателя в магазине) чаще всего вероятностно связаны с его выбором того, на какую именно новость, пост или товар он хочет кликнуть. БПР крайне популярно из-за относительно умеренных требований к ресурсам при достаточно высокой эффективности.

Авторы новой работы представили ее на ключевой Всемирной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys, которая прошла с 14 по 18 октября в Бари (Италия). Текст принят к публикации в сборнике работ конференции Reproducibility track of the ACM RecSys и доступен на сервере препринтов Корнеллского университета. Исследователи взялись проанализировать, в каких именно случаях БПР справляется со своими задачами хуже или лучше обычного.

В результате ученым удалось показать, что практическая реализация БПР часто бывает весьма разной и в целом ряде случаев как минимум неоптимальна. Исходная научная работа о БПР, вышедшая 15 лет назад, хотя и получила едва ли не семь тысяч цитирований в других научных статьях, похоже, не всегда достаточно тщательно изучалась теми, кто брался за ее реализацию. По оценкам исследователей, итоговое снижение эффективности алгоритма в реализации может достигать 50% от максимальной, теоретически возможной, эффективности.

Результаты воспроизведения оригинального алгоритма в сравнении с моделями из разных опенсорс-фреймворков. Модель авторов работы (Ours) превосходит модели из большинства опенсорс-фреймворков  / ©  Лаборатория T-Bank AI Research

Авторы не ограничились этим выводом. Они также создали свою модель БПР и тщательно настроили ее гиперпараметры (так называют параметры, настраиваемые до запуска модели и неизменяемые в процессе ее работы). Затем протестировали ее эффективность на задачах из реального мира. Результаты оказались выше, чем у других реализаций модели.

Например, производительность в точных рекомендациях вышла на 50% выше, чем у модели из популярного опенсорс-фреймворка RecBole. Кроме того, она была на 10% выше, чем у модели Mult-VAE. Отметим, что Mult-VAE — модель для рекомендательных систем, основанная на нейронных сетях (разработка лаборатории Netflix), и считается одним из лидеров в отрасли, если не бесспорным лидером.

Сравнение эффективности для всех моделей шло по одному сценарию на одном и том же наборе данных — так называемом Наборе из миллиона песен. Критерием точности работы модели было то, насколько точно первые сделанные ею 100 рекомендаций совпали с интересами пользователя, проходящего через модель.

Поскольку работа исследователей из научно-исследовательской лаборатории T-Bank AI Research теперь в открытом доступе (и есть на GitHub), ее могут применять разработчики по всему миру для оптимизации самых разных рекомендательных систем. Это позволит покупателям быстрее находить нужные им товары в интернет-магазинах, а пользователям соцсетей — получать более осмысленную выдачу в лентах новостей и подписках. Как не раз отмечал Naked Science, проблемы с такими лентами давно стали буквально бичом для множества современных людей.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

10 августа, 11:42
Илья Гриднев

Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

8 августа, 09:23
Максим Абдулаев

Американские палеонтологи собрали первую научно достоверную копию скелета Deinosuchus schwimmeri — суперхищника длиной 9,5 метра, обитавшего в меловом периоде. В процессе реконструкции ученые провели ревизию уже найденных окаменелостей, упразднили один сомнительный вид и описали новый. В итоге исследователи классифицировали животное как предка аллигаторов, а еще нашли у него интересные анатомические особенности пока неясного назначения.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий