Трансформеры для персональных рекомендаций на маркетплейсе: от гипотез до A-B-тестирования
Всем привет! На связи Ваня Ващенко, и я лид по развитию нейросетевых моделей в команде персональных рекомендаций Wildberries. Раньше я развивал B2C-рекомендации и нейросети кредитного скоринга в крупнейшем банке, а теперь вы видите результаты работы нашей команды каждый раз, когда заходите на главную страницу любимого маркетплейса. Сегодняшний рассказ — о том, как мы развиваем WildBERT.WildBERT основан на классической архитектуре Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), улучшенной под задачи и проблемы, с которыми сталкивается маркетплейс. Скорее, это не одна конкретная модель, а концепция, которую мы применяем в разных процессах:
DCN-R: как объединить Deep & Cross-модель и ResNet-подход для улучшения рекомендаций
GitHubМотивация и постановка задачиВ индустрии путешествий выбор отеля определяется не только ценой или фотографиями, но и уровнем доверия к источнику рекомендаций. Официальные отзывы часто кажутся обезличенными, а алгоритмические подборки - слишком «машинными» и лишёнными человеческого контекста.
Как Яндекс Дзен стал сердцем рекомендаций ВК
В 2022 году Дзен стал двигаться вместе с ВК, но что это означало под капотом? Разберём внутрянку технологий рекомендаций Дзена и текущих продуктов ВК по докладам Дмитрия Погорелова до 2024 и самого свежего 2025 с PML.Узнаем самые первые архитектуры Дзена, что начали делать с увеличением нагрузки и хотелок МЛщиков. Как пришлось выкручиваться, когда столкнулись с объемами ВК.Спойлер: нам пригодится шардирование
ЗАВОД НА ВСЕ 100! КАК ПОЛУЧИТЬ КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО ЗА СЧЕТ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Часть 1. «Цифровая пена» всё сильнее затягиваетС одной стороны за несколько сотен лет принципиально не изменилась логика производства продукта: оборудование и рабочие на основании технологических карт/рецептур перерабатывают сырье и материалы в полуфабрикаты и готовую продукцию, передавая результат своей работы дальше по участкам до склада готовой продукции для отгрузки покупателям, при этом собственники ожидают максимальной отдачи от инвестиций.
Трансформерные архитектуры для рекомендаций: от SASRec до сегодняшнего дня. Сравниваем с помощью RecTools
Привет, Хабр! С вами Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, директор по машинному обучению и исследованию данных MWS. В прошлый раз рассказывал, куда расти Data Scientist и какие навыки для этого нужны, а сегодня будет адаптация моего доклада с конференции True Tech Day. Полную видеоверсию можно посмотреть в комьюнити True Tech в VK.
