Точные рекомендации для пользователя: как мы научили систему выбирать контент BigData и машинное обучение
Доклад принят в программу конференции
Тезисы
Рассмотрим в деталях работу рекомендаций Яндекс.Музыки и расскажем:
- как рекомендовать десяткам миллионам пользователей музыку из более чем 70 миллионов музыкальных композиций и при этом учитывать действия пользователя, произошедшие менее чем секунду назад;
- расскажем про неочевидные сложности работы рекомендательного сервиса, когда каждый день появляется более полумиллиарда новых событий.
Даниил Бурлаков
Яндекс
Выпускник мехмата МГУ. Кандидат физико-математических наук. В Яндексе руководит разработкой рекомендаций медиасервисов.
burlada@yandex-team.ru