こんにちは 2月27日、ユーザーパーソナライズに特化した会議に、データサイエンスの専門家を招待します。 シンガポール経営大学およびAvitoの代表者からの報告を聞くことができます。 会議に登録し、同僚を招待します。 カットシーンの下-要約、mitapの登録およびビデオ放送へのリンク。
報告書
マルチモーダルデータでのユーザー設定のモデリング。 Hady W. Lauw、Maxim Tkachenko（シンガポール管理大学）
検索エンジン、eコマースシステム、ソーシャルネットワークなどとやり取りする膨大な量の情報に遭遇することがよくあります。 この情報の一部のみが特定のユーザーの関心を引くことを考えると、同様のシステムとのやり取りをパーソナライズして、ユーザーの好みに関連する可能性のある情報を事前にユーザーに推奨する必要があります。
適切な推奨事項の鍵は、オンラインシステムとのユーザーインタラクションの結果として発生する大量の行動データをモデリングすることです。 ここでの問題は、これらのインタラクションがマルチモーダルである、つまり、ユーザーの評価、レビュー、写真、またはそれらのソーシャルインタラクションなどのさまざまなタイプのデータで構成されることです。 このレポートでは、マルチモーダルデータのユーザー設定をモデル化するためのデータマイニングと機械学習の方法、および完全な推奨システムの作成におけるそれらの使用について説明します。
このレポートは英語で配信されます。
eコマース、検索エンジン、ソーシャルメディアなど、さまざまなオンラインシステムとやり取りする際に私たちがしばしば直面する膨大な数の選択肢を考えると、ユーザーが興味を持ちそうなアイテムを推奨することでユーザーエクスペリエンスをパーソナライズする必要がありますで 課題は、これらの行動データが、ユーザーが割り当てる数値評価、ユーザーが書くテキストレビュー、ユーザーが投稿する視覚的画像、およびフォローする他のユーザーのネットワークなど、多様なモダリティになることです。 この講演では、エンドツーエンドの推奨システムの構築に向けて、このようなマルチモーダル表現からユーザーの好みをモデル化するためのデータマイニングと機械学習の手法について説明します。
EMアルゴリズムを使用したvolatile宣言のクラスタリング。 ヴァシリー・レクシン（アヴィート）
Vasily Leksinが、Avitoを使用して短期間広告の教師なしクラスタリングを作成し、その後推奨アルゴリズムで使用する商品の安定したクラスターを取得する方法を説明します。 大量のデータを効率的に処理できる最適化されたEMアルゴリズムを導入します。 彼は、クラスタリングの品質を評価する方法と、アルゴリズムの応用アプリケーションについて話します。
スケジュール
18:00-18:30-登録
18:30-19:30-マルチモーダルデータからのユーザー設定の学習-Hady W. Lauw、Maxim Tkachenko（シンガポール管理大学）
19:30-19:45-コーヒーブレイク
19:45-20:30-EMアルゴリズムを使用した揮発性広告のクラスタリング-Vasily Leksin（Avito）
パスワードと外観
イベントへの参加は無料で、 登録が必要です 。
住所：Avito Lesnaya 7オフィス。
放送は、イベント当日にYouTubeチャンネルAvitoTechで開催されます。 何も見逃さないように登録してください！
じゃあね！