Платформа использует оценки других пользователей
Руководитель отдела технологий Дзена Антон Фролов рассказал, о работе рекомендательной системы. Платформа использует метод «коллаборативной фильтрации», основываясь на предпочтениях других пользователей со схожими интересами.
Например, при рекомендации фильмов система использует информацию о картинах, которые вам понравились. Затем она ищет других пользователей с похожими оценками и смотрит, какие еще фильмы им были интересны. На основании этого анализа и происходит рекомендация.
Антон Фролов приводит пример таблички с двумя пользователями — Алисой и Бобом. Им обоим нравятся «Звездные войны», и система пытается понять, понравится ли Алисе «Терминатор». Боб не смотрел его, зато смотрел «Робокопа». Этим фильмам пользователи обычно ставят схожие оценки, так что система делает вывод — Алисе понравится «Терминатор», так же, как и Бобу.
Другой подход к рекомендации контента основывается на анализе текста и того, что представляет из себя объект. В случае с фильмом это жанр, актерский состав, режиссер, страна производства. В общем это называется контентными характеристиками.
Рекомендательная система в Дзене использует машинное обучение, поэтому с течением времени точность растет.
Если пользователю в ленте попадается контент, который ему неинтересен, это значит, что он пользуется Дзеном недостаточно долго или неактивно. Чем больше действий человек совершает, тем лучше алгоритм его узнает. Обычно в начальной стадии лента состоит из популярных медиа на разные темы.
База данных Дзена сейчас — больше 50 миллионов пользователей. Это все, кто самостоятельно пользовались Дзеном плюс те, кто видит его в Яндекс.Браузере и на главной странице поисковика.
На этой неделе в Дзене рассказывали о пяти главных заблуждениях авторов.
Источник: Журнал Яндекс.Дзена
Больше интересных новостей и статей читайте на Content.Guru