Студентка магистратуры СПИНТех университета Зеленограда разработала методику для решения проблемы «холодного старта» новых пользователей известного сервиса объявлений «Авито», что позволит облегчить для них формирование точных и персонализированных рекомендаций.

Как рассказали в МИЭТе, методику, алгоритм и программный модуль для решения указанной проблемы студентка Ольга Сапронова разработала в рамках подготовки магистерской диссертации. В основе метода лежит быстрый сбор данных об интересах пользователей в интерактивном формате с последующим кластерным анализом, внесением данных в разработанную в СПИНТех предиктивную модель, формированием прогноза о предпочтениях пользователей и получением точных персональных рекомендаций. Такой подход позволяет анализировать большие объемы данных, представленные в виде покатегорийной иерархии кластеров объявлений, схожей по структуре с корнями дерева. Таким образом сотни тысяч объявлений «Авито» группируются в несколько тысяч кластеров, и пользователи могут постепенно исследовать объявления и выбирать наиболее интересные для них. В результате точность и качество рекомендаций для новых пользователей улучшились более чем вдвое.

Новый подход к проблеме «холодного старта» в рекомендательных системах предложил также аспирант СПИНТех Юрий Болотин. В своей кандидатской диссертации он предлагает собирать и накапливать исторические данные о действиях пользователей интернета с последующей кластеризацией и классификацией полученной информации. При этом выбор наиболее релевантных интересам пользователей данных позволяет многократно улучшить точность и качество рекомендаций. Разработанный Юрием Болотиным программный модуль используется в рекомендательной системе ведущего банка страны.

Помимо использования в рекомендательных системах СПИНТех планирует расширить применение методов предиктивной аналитики с участием искусственного интеллекта в других отраслях промышленности и сельского хозяйства, сообщили в МИЭТе. В частности, уже успешно внедрена методика прогнозирования результатов лазерной обработки любого материала с заданными характеристиками.