Не таймспентом единым: как мы делаем ранжирующую систему, которая заботится об авторах
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
ML-разработчики рекомендательных систем; особенно интересно будет тем, кто занимается ранжирующими моделями на маркетплейсах.
Тезисы
Обсудим:
* как устроена рекомендательная система;
* зачем нужно переранжирование, если модель работает с хорошим качеством;
* как бороться с ситуацией, когда у модели есть перекос в популярных авторов;
* какие проблемы возникнут у бизнеса, если ничего не делать;
* как мы в Дзене работаем с этой проблемой.
Закончила МФТИ и ШАД, два года работает в службе ранжирования Дзена. За время работы успела потрогать разные части рекомендательной системы: учила основную модель, разрабатывала новые механизмы набора кандидатов, «лечила» проблему «холодного старта» айтемов.
VK, Дзен
Дзен — это контентная платформа, ленту рекомендаций которой ежедневно используют более 20 млн пользователей. Отталкиваясь от интересов каждого пользователя, Дзен собирает ленту из статей, видео, коротких видео и постов.
Видео
Другие доклады секции
TechTalk
