Сотрудники Центра искусственного интеллекта «Т-Банка» модернизировали популярный алгоритм персональных рекомендаций и повысили его точность на 50%. Исследователи рассказали, как им удалось этого добиться.
Алгоритм, основанный на популярнейшей в мире модели BPR (Bayesian Personalized Ranking), создали в T-Bank AI Research. Как сообщил Александр Милоградский, исследователь рекомендательных систем в Центре искусственного интеллекта «Т-Банка», точность рекомендаций алгоритма удалось повысить на 50% — для этого в ходе работы исследователи провели более 15 000 экспериментов на базе наборов данных компании.
«Это подчёркивает распространённую проблему в области рекомендательных систем: зачастую старые модели могут показывать лучшие результаты, чем новые, если уделить достаточно внимания их правильной реализации», — сообщил Милорадский.
Алгоритм показали на международной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys в Италии, а исходный код уже размещён в открытом доступе.
Найти и скачать его можно на GitHub.
