- 24 июня 2017, суббота
- Москва, Лесная, 7 (БЦ "Белые Сады), 15 этаж
Avito Data Science meetup: Рекомендации
Извините, регистрация закрыта. Возможно, на событие уже зарегистрировалось слишком много человек, либо истек срок регистрации. Подробности Вы можете узнать у организаторов события.
В субботу 24 июня мы приглашаем всех специалистов по data science на митап, посвящённый рекомендательным сервисам. На встрече мы подведём итоги конкурса Avito по построению рекомендательной системы для объявлений, проходившего на площадке Dataring.ru: наградим победителей и попросим их подробней рассказать о своих решениях. А ещё у нас в программе доклады представителей ведущих сервисов рунета: Яндекс.Дзена, OZON.ru и, конечно, Avito. Приходите обмениваться опытом и обсуждать профессиональные вопросы!
Программа:
12:00 — 12:30 — Регистрация
12:30 — 14:00 — Доклады
14:00 — 14:30 — Кофе-брейк
14:30 — 15:00 — Доклад
15:00 — 15:15 — Награждение победителей конкурса Avito по рекомендациям
15:15 — 16:00 — Решения победителей конкурса
16:00 — …. - Свободное общение
Доклады:
Машинное обучение в Дзене
Евгений Соколов и Дмитрий Ушанов
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 наших рекомендательных алгоритмах используется два основных типа сигналов: обратная связь пользователей и семантическая близость контента. В докладе мы разберём 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
Ксения Бокша
Не вдаваясь сильно в математику, ведущий аналитик OZON.ru 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, и ближайших планах.
Какие задачи решает команда рекомендаций в Avito
Василий Лексин и Михаил Каменщиков
На одной из прошлых встреч мы уже рассказывали о том, что под капотом у рекомендаций в Avito. В этот раз мы подробней расскажем о том, какие задачи решает наша команда, зачем мы организовали конкурс на построение рекомендательной модели, какие результаты мы ожидали получить по итогам соревнования, что из этого удалось получить, а что нет. Кроме того, поделимся своим опытом участия в конкурсе RecSys Challenge 2017.