CTO as a Buddy | Roman Kagan

🎯Про рекомендательные системы Сегодня Александр Ершов @ershovio очень мощно проконсультировал по построению рекомендательных систем для одного из проектов. Так мощно, что я исписал 5 страниц заметок. Александр работал в компании, которая специализировалась на рекомендательных системах. С его разрешения публикую выжимку нашего разговора 👥Рекомендательные системы бывают Персонализированные и Неперсонализированные. На холодную(без данных) рекомендуется стартовать с неперсонализированной системы. По сути, мы просто показываем случайно товары клиентам, считаем клики и выводим самые популярные товары чаще. Тут можно допустить ошибку и выводить только популярные товары, от чего они станут еще более популярными, а в какой то момент задолбают пользователей однообразием. Важно приправить это дело рандомом, 60% места занимать самыми популярными товарами, 40% - случайными. 🔎В персонализированных системах существует три основных типа - Collaborative filtering, Content Based filtering and Hybrid В Collaborative filtering мы начинаем считать конверсию для каждого товара и для каждого пользователя, по которым строим матрицу векторов. Система строится на предположении, что если с каким-то товарам взаимодействие схоже, то товары похожи. Если приходит новый юзер и начинает кликать по нашим товарам, мы определяем его в какую то группу и начинаем рекомендовать товары, интересные этой группе. Проблема тут в том, что для каждого нового юзера и каждого нового товара нам нужно пересчитывать матрицу, что может быть затратно. У Content Based filtering похожий принцип работы, но только мы за основу берем фичи товара, например для фильмов выделяем жанр, актеров, страну. И матрицу предпочтений мы строим по фичам, а не по конкретным продуктам. Все это в конечном итоге нагромождается и выливается в гибридные системы, где результаты разных методов складываются с весами, или одна модель используется для фильтрации, а другая для рекомендаций. 💸 Сколько стоит построить свою рекомендательную систему? Тут как всегда в айти - от нуля до плюс бесконечности. Александр говорит, что самую простую систему можно построить за 2 месяца силами одного мидл разраба #ml @roma_is_learning