みなさんこんにちは！ オフィスで開催されたAvito Data Science Meetup：Personalization mitapからのレポートを公開しています。 参加者は、EMアルゴリズムを使用して、マルチモーダルデータのユーザー設定のモデリングと揮発性広告のクラスタリングについて議論しました。 カットの下-ビデオ、プレゼンテーション、写真レポートへのリンク。
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）
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。 これらのインタラクションはマルチモーダルです。つまり、ユーザーの評価、レビュー、写真、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ます。 これはタスクを複雑にします。 スピーカーは、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および機械学習方法と、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話します。
レポートは英語で配信され、ロシア語で翻訳して字幕を追加しました。
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）
同僚は、Avitoでの推奨事項の開発に取り組んでいる間、短命の広告をクラスター化することを決定しました。これにより、ユーザーはより関連性の高い推奨事項を確認でき、モデルを再トレーニングして迅速に実行する可能性が低くなります。 Vasilyは、大量のデータを効率的に処理できる最適化されたEMアルゴリズムを提示し、アルゴリズムのクラスタリングおよびアプリケーションアプリケーションの品質を評価する方法について説明します。
会議に来てくれた皆さん、ビデオを見てくれてありがとう。 ミーティングの写真レポートをFacebookに投稿しました 。 Avitoの技術者向けイベントについて最初に知るには、タイムパッドにサインアップしてください 。 また、レポートを聞いてみたいトピックについてのコメントで必ずお知らせください。
じゃあね！