![]()
Miss Content
V.I.P. |
Зарегистрирован: 05.03.2010
Сообщений: 7881
|
Обратиться по нику
|
| Miss Content |
Ответить с цитатой | | |
|
С сентября 2014 года Яндекс использует собственную рекомендательную систему — Диско. Впервые она была внедрена на Яндекс.Музыке, а потом заработала в Маркете и на Радио. Рекомендации нужны, чтобы у пользователей была возможность сориентироваться среди огромного количества объектов, которые предлагают некоторые сервисы, — миллионов товаров, миллионов музыкальных треков.
Специалисты Яндекса рассказали о принципе работы рекомендательной технологии Диско, которая учитывает вкусы человека и, опираясь на них, советует, что послушать или приобрести. Именно благодаря Диско у разных людей на одной и той же станции Яндекс.Радио звучит разная музыка, а на главной странице Яндекс.Маркета отображаются разные товары. Еще одной особенностью системы является способность обучаться в режиме реального времени. Если человек заинтересовался чем-то новым, Диско заметит это и перестроит свои рекомендации.
Составляя рекомендации, Диско использует три разных подхода. Первый подход опирается на информацию об объектах и связях между ними. В основе второго подхода лежит информация о связях между людьми. Благодаря Крипте известны пол, примерный возраст и предположительный род занятий каждого пользователя. Третий подход использует данные о взаимодействиях пользователей с объектами. Взаимодействием можно считать, например, факт просмотра видеоролика или оценку «нравится», поставленную музыкальному треку.
Все рекомендации от различных моделей обрабатывает метод машинного обучения Матрикснет. Его задача — составить сочетание рекомендаций, которое бы идеально соответствовало интересам пользователя в данный момент.
Решая эту задачу, Матрикснет учитывает множество факторов. Например, фактор разнообразия — людям, у которых в плейлистах соседствуют треки разных жанров и исполнителей, стоит советовать более разнообразную музыку, чем тем, кто привык включать альбом и слушать его от начала до конца. Или фактор популярности — кто-то предпочитает слушать музыку, которую часто крутят радиостанции, а кто-то любит редкие треки, которые известны только узкому кругу меломанов.
Результат работы Матрикснета — финальный список рекомендаций. Его пользователь и видит на сервисе — например, на главной странице Яндекс.Музыки или в разделе «Популярные товары» на Яндекс.Маркете. |
|
|
|
|
