Недавно компания Яндекс объявила о запуске обновленной системы рекомендаций, основанной на генеративных моделях под названием ARGUS. Эта технология способна работать в реальном времени и помогать находить больше подходящих товаров или музыкальных треков, учитывая вкусы пользователей.

Ранее используемые системы

В основу рекомендательных алгоритмов Яндекса, например, используемого в Яндекс Музыке с начала 2023 года, положена нейросеть-трансформер. Она умеет анализировать длинные последовательности данных и выявлять в них взаимосвязи. Такой алгоритм обрабатывает два типа информации:

• Обезличенные взаимодействия: клики, лайки, поисковые запросы, прослушивания или покупки, а также добавление товаров в корзину.
• Объекты для рекомендаций: треки, товары, фильмы, которые могут понравиться пользователю.

Эти нейросети, называемые «двухбашенными», переводят оба информационных потока в единое числовое пространство и ищут схожие объекты.

Что нового привнесла система ARGUS

Разработчики Яндекса предложили расширить масштаб модели и внедрить новую архитектуру для повышения точности рекомендаций:

• Теперь система обрабатывает более 8000 последних взаимодействий вместо двух тысяч, что позволяет лучше учитывать долгосрочные предпочтения пользователя.
• Система запоминает не только успешные реакции, такие как лайки или покупки, но и отрицательные, что помогает точнее предсказывать реакцию пользователя.
• Благодаря новой архитектуре, рекомендации могут производиться в режиме реального времени, в то время как ранее расчет занимал сутки.

Эффективность системы

Пробные внедрения показали значительные улучшения: в Яндекс Музыке пользователи стали на 20% чаще лайкать прослушанные впервые треки, а в Яндекс Маркете — выросло на 5% количество покупок по рекомендациям в новых категориях. В ближайшее время ARGUS распространится и на другие сервисы компании.

Источник: @techno_yandex