Новость: Ученые из T-Bank AI Research повысили точность онлайн-рекомендаций на 50%

Ученые из лаборатории T-Bank AI Research разработали алгоритм, который улучшил мировой стандарт рекомендательных систем. Он повышает точность онлайн-рекомендаций на основе ИИ на 50%.

Основой для нового алгоритма стал улучшенный метод BPR (Bayesian Personalized Ranking), который считается одним из мировых стандартов в рекомендательных системах. При этом BPR была выпущена в 2012 году, и в ней не используются современные инструменты разработки. Разные авторы создают версии BPR под себя и выкладывают их в открытый доступ. Поэтому единый стандарт для создания таких моделей отсутствует, их сложно внедрить и использовать.

Ученые T-Bank AI Research пересмотрели и доработали все компоненты алгоритма BPR. Учитывая влияние каждого из параметров, ученым удалось создать более эффективное решение и разработать наилучшую версию для этого алгоритма.

При этом новая разработка обходит алгоритм Mult-VAE, опубликованный разработчиками из Netflix: рекомендации, сделанные новым алгоритмом, оказались на 10% точнее, чем предложения Mult-VAE.

Благодаря новому алгоритму компании смогут улучшить свои метрики, включая конверсию в покупку, средний чек и выручку. Покупатели смогут быстрее находить нужные товары в интернет-магазинах и на маркетплейсах, а зрители онлайн-кинотеатров получат более персонализированные рекомендации фильмов и сериалов.

Источник