От CTR до сделок: как в Авито устроены ML-модели монетизации
Всем привет! Меня зовут Алина Бабенко, я acting DS-менеджер в Авито. Наша команда занимается моделями монетизации в поиске и рекомендациях: мы оцениваем ожидаемую выручку от действий пользователей и используем её в ранжировании. В этой статье я расскажу, какие модели используем для расчёта ожидаемой выручки, как оцениваем их качество, а также зачем корректируем ставки.Материал будет полезен дата-сайентистам и тимлидам, которые работают с монетизацией на маркетплейсах и в сервисах для объявлений.В этой статье
«Вам может это понравиться»: на Урбан ML разобрались, почему рекомендательные системы перестали предлагать похожее
Открывая онлайн-кинотеатр, сервис для прослушивания аудиокниг или музыки, пользователи редко задумывается о том, почему перед ним оказались именно эти фильмы, книги или треки. Между тем рекомендательные системы в последнее время переживают крупную трансформацию. Если раньше задача сервисов сводилась к поиску похожих пользователей или товаров, то сегодня они уже умеют предугадывать намерения человека, и развитие LLM ускорило этот процесс.
Selectel добавил модели для ранжирования текстов в Foundation Models Catalog
Мы добавили модели для ранжирования текстов (реранкеры) в наш каталог готовых моделей. С ними поиск в ваших приложениях станет значительно точнее.
Ранжируем треки с помощью TRIBE и RBF
Ощущение — нравится трек или нет, хочется ли его переслушать возникает во время обработки звука мозгом. Поэтому вместо того, чтобы напрямую предсказывать «качество» музыки по спектрограммам или эмбеддингам, можно построить промежуточное представление: сначала оценить, какие паттерны активности коры вызывает аудио, а затем уже по этим паттернам предсказывать относительную популярность треков. Для предсказания активности коры использовалась нейросеть TRIBE.
Как устроена архитектура факторов ранжирования в runtime поиска Ozon
Привет, Хабр! Меня зовут Лев. Я работаю в поиске Ozon. Сегодня я буду рассказывать про одну из составляющих поиска, а именно про ранжирование.В этой статье расскажу:
