Три факта из yet another podcast про реки. В этом выпуске обсуждали, как интернет-сервисы вообще понимают, что может вам понравиться, у кого самые лучшие реки и как работает новое поколение рекомендаций в сервисах Яндекса на основе генеративных моделей.

Ниже — интересные тезисы из подкаста от руководителя направления по рекомендательным технологиям Николая Савушкина, главного по рекомендациям в Яндекс Музыке Александра Сафронова и руководителя разработки рекомендаций Маркета Тима Алексеевского.

Рекомендательные системы старше интернета ?

В 1970-х посетитель библиотеки заполнял на компьютере карточку о своих интересах, а ему выдавали книги, рекомендованные именно для него. В целом задача — предложить что-то персональное — органична везде, где есть регулярный покупатель. Например, человек заходит в прокат взять кассету, а прокат даёт ему рекомендации на основе интересов. Так Netflix работал до интернета

Новое поколение рекомендаций в Яндексе запоминает предпочтения надолго ?

Например, в Маркете год назад вы купили пылесос. Рекомендации на основе генеративных сетей помнят это, поэтому через год предложат актуальное именно для вас. Например, фильтры, которые могли закончиться. В среднем память у нового поколения рекомендаций — два года.

Лучшая версия себя — в реках ?

Кинопоиск проводил эксперимент. Пользователям показывали два варианта фильма, а они выбирали тот, что хотят посмотреть. В топ вышло много классических фильмов, но выяснилось, что их никто не смотрит — пользователи чаще включают стыдные комедии. Люди по-разному воспринимают свои интересы и то, какими бы они хотели их видеть. В этом и есть магия: пользователь мог и не знать своих предпочтений, но нашёл их с помощью рекомендаций.

Подписывайтесь @yandex