Olá a todos! Meu nome é Sasha, sou CTO e co-fundador da LoyaltyLab. Dois anos atrás, fui com amigos, como todos os alunos pobres, à noite para tomar uma cerveja na loja mais próxima perto de minha casa. Ficamos muito chateados que o varejista, sabendo que íamos tomar uma cerveja, não oferecesse desconto em batatas fritas ou bolachas, embora isso seja tão lógico! Não entendemos por que essa situação estava acontecendo e decidimos fazer nossa empresa. Bem, como bônus, escreva para si mesmo descontos toda sexta-feira pelas próprias fichas.

E tudo foi tão longe que eu falo na NVIDIA GTC com material no lado técnico do produto . Temos o prazer de compartilhar nossas melhores práticas com a comunidade, por isso estou postando meu relatório na forma de um artigo.

Introdução

Como tudo no início da jornada, começamos com uma revisão de como os sistemas de recomendação são feitos. E o mais popular foi a arquitetura do seguinte tipo:

:

1. , .
2. c .

:

• candidate/ — user-product, .
• candidates extraction/extractor/ — “ ” .

. — ALS. , , . , , . , ALS, baseline’.

, , , realtime , , 30 , , , . , , , , — , .

baseline , ALS . , , :

• Precision — .
• Recall — , target .
• F1-score — F-, .

. 3 :

• precision@5 — -5 .
• response-rate@5 — ( 5 ).
• avg roc-auc per user — roc-auc .

, time-series -, k , test k+1 . / . -, — . , .

, , baseline, ALS .
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1. .
2. , .
3. .
4. /.
5. ( ).
6. , , (Word2Vec, DSSM, etc.).

, . , K ( 1-3 ), K . , :

, , , recall precision . “ 2 ”.

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, “ ” , , , - . . , ALS, , . “ ” , , / , , , , , . 2 :

k — , 14 .
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, (0, 0) recall precision, . , , k , .

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“category” .

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k — , .
, k=4. 4 . 

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— , . 3:

• ALS
• Word2Vec (Item2Vec )
• DSSM

ALS , , . Word2Vec, gensim. , , . , , “” ( ). ecommerce , Ozon. DSSM . Microsoft, , research paper. :

Q — query, , D[i] — document, -. , . (multilayer perceptron). , .
, , — . :

— ALS DSSM , Word2Vec . 3 :

1. , , .
2. .
3. TF-IDF .

, , , , . 1, , ½, ⅓, .:

TF-IDF , TF-IDF , , , , — . , . :

. ALS:

Item2Vec :

, baseline. , k . , , 50-70 .

DSSM:

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1. - . , , , .
2. ?

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— , recall — . 2 , :

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2. .
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2. , . , -.
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overall products conversion — , .

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, , , , — 3-4%:

, , realtime , . , .

, . telegram. AI/ telegram — welcome :)