Алгоритмы рекомендаций помогают пользователям ориентироваться в потоке информации, формируя персонализированную ленту контента. Вместо хаотичного набора публикаций человек получает материалы, наиболее соответствующие интересам аудитории. Об этом 16 июня рассказал руководитель подразделения рекомендаций AI VK Александр Пославский. Он пояснил, что информационный шум возникает, когда контент не соответствует текущим потребностям пользователей. По мере роста объема потребляемой информации эта проблема становится всё более заметной. Информации становится больше, чем человек способен обработать, поэтому без интеллектуальной фильтрации найти действительно полезные материалы становится сложно. Современные системы рекомендаций представляют собой многоступенчатый комплекс моделей машинного обучения. На первом этапе из миллиардов единиц контента отбираются публикации, которые с высокой вероятностью заинтересуют пользователя. Для этого с его согласия анализируются просмотры, реакции и другие взаим
В VK рассказали, как алгоритмы рекомендаций помогают бороться с инфошумом
16 июня16 июн
27
1 мин