Многорукие бандиты в рекомендациях BigData и машинное обучение
Тезисы
В Avito я занимаюсь Data Science и разработкой микросервисов в команде Recommendations.
Многорукие бандиты - это один из методов тестирования гипотез, который можно применять в качестве альтернативы A/B-тестированию. Главное отличие в том, что бандиты позволяют оптимизировать выигрыш сразу после начала эксперимента и делают это автоматически. У нас возникла задача тестировать сразу много разных гипотез и автоматически отбрасывать совсем плохие, поэтому мы остановились именно на многоруких бандитах.
В докладе расскажу о том, как применяются многорукие бандиты для различных задач, как применяем их мы для улучшения качества рекомендаций похожих объявлений на карточке товара (item-2-item рекомендации). Также расскажу об архитектурном устройстве сервиса рекомендаций похожих объявлений, сложностях и проблемах, которые возникли в процессе его построения.
