рекомендательные системы.

Построили рекомендательную систему для игр и поняли, почему простые решения работают, а сложные нет

Каждый месяц в игры внутри приложения Альфа-Банка заходят миллионы пользователей. В игре человек выполняет задания ради бонусов или энергии, а для банка эти задания — реальные действия: оплата ЖКХ, заправка через приложение или заказ новой карты. Это отличный способ нативно продвигать продукты без назойливых рекламных баннеров.Если в играх мало заданий, то их можно просто показать всем. Но когда механик становится много, появляется классическая рекомендательная задача: что именно предложить конкретному клиенту, в каком порядке, и как оценить эффект?

продолжить чтение

RAG не только для вопросов и ответов: почему он естественно подходит для рекомендаций

Retrieval-Augmented Generation (RAG) чаще всего рассматривается в контексте вопросно-ответных систем и чат-ботов поверх базы знаний. Большинство публикаций и руководств по RAG посвящено схеме «вопрос – ответ с опорой на документы». Однако внутренняя механика RAG – семантический поиск в сочетании с генерацией ответа на основе найденного – хорошо ложится и на другую задачу, которую традиционно решают иными методами: на рекомендации.

продолжить чтение

AI VK проведёт митап о рекомендательных системах и технологиях персонализации

продолжить чтение

Как LLM научила рекомендательную модель видеть больше, чем историю взаимодействий

продолжить чтение

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

продолжить чтение

Почему президенты носят одинаковые костюмы, а Цукерберг ходит в одной футболке, и как это использовать в маркетинге?

продолжить чтение

Экономика воли, или почему комфортный мир может атрофировать вашу способность выбирать?

продолжить чтение

Как я строю рекомендательную модель фильмов: cold start, вектор вкуса и GPT

Выбрать фильм на вечер сложно даже для одного человека.А если фильм нужно выбрать для пары, где вкусы просто разные, задача становится ещё менее предсказуемой.Обычные подборки, жанровые фильтры и списки “что посмотреть вечером” помогают только до определённого момента.Они работают как витрина, но плохо работают как персональная рекомендация, потому что почти не учитывают зрительский опыт, индивидуальные предпочтения и то, какие фильмы человек вообще уже видел.Именно с этой задачи я и подошёл к своему проекту NextFilm: не как к каталогу фильмов, а как к рекомендательной системе.

продолжить чтение

Рекомендательные системы для бизнеса — мой опыт разработчика

Если вы видели "С этим товаром покупают…", "Попробуйте этот урок дальше" или ощущали необычную точность автоподбора треков в музыкальных сервисах - вы сталкивались с рекомендательной системой.Но стоит ли конкретному бизнесу вообще её строить? И если да, то с чего начать, чтобы не потратить впустую месяцы инженерного времени на "чёрный ящик", который никто не понимает?Эта статья написана мной РУКАМИ (не "ИИ")

продолжить чтение

Моя волна — теперь и в офлайне. Рассказываем, как уместили рекомендательную систему в сотню килобайт

Несколько лет назад мы представили Мою волну — систему персональных рекомендаций в Яндекс Музыке, которая подстраивается под предпочтения пользователей. В её основе — рекомендательные нейросети-трансформеры, размер которых может достигать сотен миллиардов параметров, и поэтому без мощных дата-центров их работа просто невозможна.

продолжить чтение