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

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.
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
Воспоминания не исчезают бесследно: иногда пережитый опыт перестает влиять на поведение, хотя его след продолжает сохраняться в мозге. Ученые решили проверить, можно ли вернуть такую «забытую» память и что произойдет, если напомнить о произошедшем не совсем точно.
Множество переломов костей у средневекового скелета, захороненного в замке Стерлинг, позволили предположить, что мужчина погиб в результате прямого попадания снаряда, выпущенного из осадного орудия. Не исключено, что это был гигантский требушет «Боевой Волк», построенный по приказу короля Англии Эдуарда I.
В черепах участников битв эпохи Средневековья часто находят отверстия квадратной формы, о происхождении которых спорят специалисты. Авторы нового исследования пришли к выводу, что такое повреждение — следствие смертельного удара по голове палицей.
Анализ почти 69 тысяч видов насекомых помог опровергнуть главенствующую теорию эволюции, которая полвека объясняла устройство колоний пчел, муравьев и ос. Исследователи выяснили, что общепринятый генетический фактор сам по себе не приводит к разделению труда, а настоящий секрет их коллективного выживания кроется в совсем других биологических чертах.
После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.
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.
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.
Остров Пекан недалеко от Мексиканского залива в Луизиане вскоре перейдет в собственность компании Илона Маска. Здесь будет новый космодром для Starship, почти в 20 раз больше, чем в Бока-Чике, где уже стоят две стартовых площадки. Уникальное местоположение позволит компании попытаться реализовать амбициозную цель о запуске миллиона низкоорбитальных спутников на орбиты, где сегодня находится подавляющее меньшинство спутников Земли.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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
Последние комментарии