Не все готовы рассказывать о себе в соцсетях. Но есть еще лайки и другие действия. Они-то и есть топливо рекомендательных систем. Если кошатник начал лайкать корги, алгоритмы это заметят. Что будет дальше, — рассказал Андрей Кузнецов («Одноклассники»)
Когда вступает в игру машинное обучение
Соцсети отличаются от других сервисов с целевым сценарием потребления контента тем, что в них есть коммуникации и связи между пользователями. Люди переписываются, добавляют друг друга в друзья, ставят реакции.
В основе всех современных рекомендательных систем лежит машинное обучение. Эту технологию здесь используют для улучшения пользовательского опыта. Ее применяют в нескольких сценариях.
- Первый сценарий, в котором используются рекомендательные системы, — когда нужно показать обновления тех, на кого уже подписан человек. Предположим, в среднем он готов потратить около часа в день на соцсети, где зарегистрирован. Довольно бессмысленно показывать ему все, что выкладывали друзья за время его отсутствия онлайн, так же, как и отображать события в хронологическом порядке. Алгоритмы машинного обучения позволяют выбрать то, что для конкретного пользователя будет представлять наибольший потенциальный интерес.
