6月24日にモスクワのオフィスにデータサイエンスの専門家を集めて、推奨サービスの作成に関する経験を交換します。 会議では、発表用の推奨システムを構築するためにDataring.ruサイトで開催されたAvitoコンテストの概要を説明します。受賞者に報いるとともに、決定について詳しく説明するよう依頼します。 さらに、このプログラムには、Yandex.Zen、OZON.ru、そしてもちろんAvitoの代表者からの興味深いレポートが含まれています。 カットの下の詳細！
報告書
ミーティングの開始時に、推奨サービスの作成に関する経験を共有するスピーカーの声が聞こえます。
Zen Machine Learning
最初のスピーカーは、YandexのスピーカーであるEvgeny SokolovとDmitry Ushanovです。 Eugeneは、Yandex.Zenの推奨事項とコンテンツ分析の品質グループのリーダーです。 DmitryはZenサービスの上級開発者であり、その前は、検索の言語コンポーネント（検索ウィザードとオブジェクト回答）の開発に従事していました。
Yandex.Zenは、多数のサイトからのニュースとメディアコンテンツを集約し、作成者がプラットフォームに直接公開できるようにする個人的な推奨サービスです。 推奨事項を作成するすべての段階（コンテンツの収集からフィルタリング、ランキングまで）で、機械学習が使用されます。 推奨されるアルゴリズムでは、ユーザーフィードバックとコンテンツの意味的近接性という2つの主な種類の信号を使用します。 スピーカーは、これらの信号を説明するいくつかの珍しい例を分析します。マトリックス展開のテキストに隠し変数を使用したモデルを使用する方法と、それらに基づいて因子を正しく形成する方法。 スポーツ評価システムを使用してユーザーのクリックを考慮する方法。 明示的なユーザーフィードバックと暗黙的なユーザーフィードバックを組み合わせる方法。
OZON.ruの推奨事項
OZON.ruのリーディングアナリストであるKsenia Bokshaは、数学に深く触れることなく、市場がユーザーに提供するさまざまな種類の推奨事項について話します：関連製品、アクセサリー、バンドル、個人向けの推奨事項、要求に応じた商品の推奨カテゴリ、推奨検索クエリ、バスケット内の推奨事項。 さらに、レポートから、チームが使用しているテクノロジースタックについて、および当面の計画について学習します。
Avitoの推奨チームはどのようなタスクを解決しますか？
前回の会議の1つで、推奨ユニットVasily Leksinの責任者は、Avitoの内部の推奨は既に述べたと述べました。 今回は、アナリストのミハイル・カメンシコフと一緒に、推奨の単位が解決するタスク、推奨モデルを作成するためにコンテストが開催された理由、競争から得られると予想される結果、うまくいったこと、なかったことについて話します。 さらに、彼らはRecSys Challenge 2017に参加した経験を共有します。
競争
次に、 競争の結果の要約に進み、勝者に報酬を与え、彼らのアプローチと解決策について少し詳しく教えてもらうように依頼します。
コンテスト自体についてのいくつかの言葉。 このデートでは、参加者は、6日間の約600,000ユーザーのアクティビティ履歴に基づいて、広告の推奨システムを構築するように求められました。 トレーニングサンプルを受け取った参加者は、広告をクリックする、売り手にメッセージを送信する、お気に入りに広告を追加する、売り手の連絡先をリクエストする、4種類のユーザーと広告のやり取りのイベントを予測する必要がありました。 異なるタイプのイベントの正しい予測には、異なる重みがありました。
コンテストの最終結果はすでにDataRing.ruポータルに公開されており、受賞者の決定が検証されています。
登録
会議に参加するには、 登録して確認を受け取る必要があります 。 本名で登録してください。イベント当日にパスポートまたは運転免許証を忘れずに持参してください。
レポートは12:30に開始し、16：00までに会議を完了する予定です。 休憩中は、中華スナックを食べることができます。
住所：モスクワ、レスナヤ、7、15階（BC「ホワイトガーデン」）。 レスナヤ通りからの入り口。 最寄りの地下鉄駅はベラルースカヤコルテスヴァヤです。
じゃあね！