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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
Вопреки множеству оценок из СМИ, самый крупный остров мира небогат полезными ископаемыми, но и никак не «бесполезный кусок льда». Открытия датских ученых последних лет показывают, что ценность этого куска суши намного выше, чем можно было подумать еще в 2010-х. Так зачем на самом деле он нужен Трампу и может ли его отъем разрушить НАТО, как на это надеются некоторые в России?
Занятие творчеством и искусством не просто приятное времяпрепровождение. Оно также помогает людям сохранить здоровье, и теперь ученые, возможно, поняли почему. Команда исследователей из Великобритании выяснила, что вовлечение в творчество и искусство связано с положительными изменениями в физиологии организма. Они получили доказательства этого феномена, проанализировав кровь почти шести тысяч человек.
В зоопарках звери доживают до старости и выбывают из программ глобального сохранения видов, потому что не могут размножаться. Это ставит под угрозу усилия по поддержанию популяций редких видов.
Вопреки множеству оценок из СМИ, самый крупный остров мира небогат полезными ископаемыми, но и никак не «бесполезный кусок льда». Открытия датских ученых последних лет показывают, что ценность этого куска суши намного выше, чем можно было подумать еще в 2010-х. Так зачем на самом деле он нужен Трампу и может ли его отъем разрушить НАТО, как на это надеются некоторые в России?
В основе современной грамматики лежит теория, согласно которой в сознании человека язык «хранится» в виде иерархических структур — групп из двух слов, где одна составляющая зависит от другой, но вместе они образуют единое целое с точки зрения смысла. Однако лингвисты из Дании продемонстрировали, что устройство языка может быть проще: многие значимые группы слов представляют собой линейные последовательности, а не иерархии.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
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
Последние комментарии