Яндекс рассказал о своей рекомендательной технологии Диско

Специалисты Яндекса рассказали о принципе работы рекомендательной технологии Диско, которая учитывает вкусы человека и, опираясь на них, советует, что послушать или приобрести. Именно благодаря Диско у разных людей на одной и той же станции Яндекс.Радио звучит разная музыка, а на главной странице Яндекс.Маркета отображаются разные товары. Еще одной особенностью системы является способность обучаться в режиме реального времени. Если человек заинтересовался чем-то новым, Диско заметит это и перестроит свои рекомендации.

Составляя рекомендации, Диско использует три разных подхода. Первый подход опирается на информацию об объектах и связях между ними. В основе второго подхода лежит информация о связях между людьми. Благодаря Крипте известны пол, примерный возраст и предположительный род занятий каждого пользователя. Третий подход использует данные о взаимодействиях пользователей с объектами. Взаимодействием можно считать, например, факт просмотра видеоролика или оценку «нравится», поставленную музыкальному треку.

Все рекомендации от различных моделей обрабатывает метод машинного обучения Матрикснет. Его задача — составить сочетание рекомендаций, которое бы идеально соответствовало интересам пользователя в данный момент.

Решая эту задачу, Матрикснет учитывает множество факторов. Например, фактор разнообразия — людям, у которых в плейлистах соседствуют треки разных жанров и исполнителей, стоит советовать более разнообразную музыку, чем тем, кто привык включать альбом и слушать его от начала до конца. Или фактор популярности — кто-то предпочитает слушать музыку, которую часто крутят радиостанции, а кто-то любит редкие треки, которые известны только узкому кругу меломанов.

Результат работы Матрикснета — финальный список рекомендаций. Его пользователь и видит на сервисе — например, на главной странице Яндекс.Музыки или в разделе «Популярные товары» на Яндекс.Маркете.