Рекомендательные системы: как алгоритмы ЯRUS подбирают пользователям новости

Руководитель технической дирекции ЯRUS, Дмитрий Илюхин Сегодня мы поговорим о внутренней кухне рекомендательных систем на примере приложения ЯRUS. Разработчики предлагают ярусный контент – новости, видео, события, музыку и многое другое. Однако цель команды ЯRUS – не только собирать разнообразный контент на одной площадке, но и правильно показывать его пользователям, за что и отвечает рекомендательная система. Что же такое рекомендательные системы и как они работают, расскажет руководитель технической дирекции ЯRUS Дмитрий Илюхин. — Привет, как ты долго занимаешься проектом? — В ЯRUS я с самого его основания, с июля 2020 года. Многое, что вы можете увидеть сейчас, – итог наших общих трудов с командой. — Расскажи чуть подробнее, как связаны приложение и рекомендательная система? — Наше приложение выступает не только как социальная платформа, но и как агрегатор. Основная задача проекта – это собрать контент: аудио, видео, текст и изображения для пользователя так, чтобы он ему был максимально интересен. Для этого и используются рекомендательные системы.  Есть два типа подходов. Первые основаны на том, что смотрит группа пользователей; вторые – на предпочтении конкретного человека. Мы учитываем всё. Например, к нам в систему ежедневно подтягивается около 56 000 новостей от 10 000 источников СМИ. Все они проходят внутреннюю чистку: на качество, язык и прочие параметры. Оставляем только литературные тексты. После этого идет формирование новостного сюжета. При выборе главной новости используются разные веса: новизна и объем новости. Это и станет той базой, что мы будем рекомендовать пользователям, используя различные алгоритмы ранжирования. Читать далее