24 июня мы собираем специалистов по Data Science в нашем московском офисе, чтобы обменяться опытом в создании рекомендательных сервисов. На встрече мы подведём итоги проходившего на площадке Dataring.ru конкурса Avito на построение рекомендательной системы для объявлений: наградим победителей и попросим их подробнее рассказать о своих решениях. Кроме того, в программе интересные доклады от представителей Яндекс.Дзена, OZON.ru и, конечно же, Avito. Подробности под катом!

Доклады

В начале встречи мы заслушаем докладчиков, которые поделятся своим опытом создания рекомендательных сервисов.

Машинное обучение в Дзене

Первыми выступят спикеры из Яндекса: Евгений Соколов и Дмитрий Ушанов. Евгений — руководитель группы качества рекомендаций и анализа контента Яндекс.Дзена. Дмитрий — старший разработчик сервиса Дзен, а до этого занимался разработкой лингвистических компонентов поиска: поисковых колдунщиков и объектных ответов.

Яндекс.Дзен — сервис персональных рекомендаций, который агрегирует новости и медийный контент с большого количества сайтов, а также позволяет авторам делать публикации напрямую в платформу. На всех этапах построения рекомендаций, от сбора контента и его фильтрации до ранжирования, используется машинное обучение. В рекомендательных алгоритмах используется два основных типа сигналов: обратная связь пользователей и семантическая близость контента. Спикеры разберут несколько необычных примеров учёта этих сигналов: как использовать модели со скрытыми переменными для текстов в матричных разложениях и как правильно формировать факторы на их основе; как учитывать клики пользователей с помощью систем спортивных рейтингов; как совмещать явный и неявный пользовательский фидбек.

Рекомендации в OZON.ru

Ведущий аналитик OZON.ru Ксения Бокша, не вдаваясь сильно в математику, расскажет про различные виды рекомендаций, которые предоставляет маркетплейс своим пользователям: связанные товары, аксессуары, бандлы, персональные рекомендации, рекомендуемые категории товаров по запросам, рекомендуемые поисковые запросы, рекомендации в корзине. Кроме того, из доклада вы узнаете о стеке технологий, который использует команда, а также о ближайших планах.

Какие задачи решает команда рекомендаций в Avito

На одной из прошлых встреч руководитель юнита рекомендаций Василий Лексин уже рассказывал, что под капотом у рекомендаций в Avito. В этот раз вместе с аналитиком Михаилом Каменщиковым они расскажут о том, какие задачи решает юнит рекомендаций, зачем был организован конкурс на построение рекомендательной модели, какие результаты они ожидали получить по итогам соревнования, что из этого удалось, а что нет. Кроме того, они поделятся своим опытом участия в RecSys Challenge 2017.

Конкурс

Далее мы перейдем к подведению итогов конкурса, наградим победителей и попросим их рассказать немного подробностей о своих подходах и решениях.

Пару слов о самом конкурсе. В этом датаринге участникам предлагалось построить свою рекомендательную систему для объявлений на основе истории активности около 600 000 пользователей в течение 6 дней. После получения обучающей выборки участникам предстояло предсказать события взаимодействия пользователя с объявлением, которые могли быть 4-х типов: клик по объявлению, отправка сообщения продавцу, добавление объявления в избранное и запрос контакта продавца. Правильные предсказания событий разных типов имели различный вес.
Финальные результаты конкурса уже опубликованы на портале DataRing.ru, а решения призеров проходят валидацию.

Регистрация

Для того, чтобы попасть на встречу, нужно зарегистрироваться и получить подтверждение. Пожалуйста, регистрируйтесь под своим настоящим именем и не забудьте в день мероприятия захватить с собой паспорт или водительское удостоверение.

Стартуем доклады в 12:30 и планируем завершить встречу к 16:00. В перерыве можно будет перекусить воком.

Адрес: Москва, Лесная, 7, 15 этаж (БЦ “Белые Сады”). Вход с Лесной улицы. Ближайшая станция метро — Белорусская кольцевая.

До встречи!