Представляем HARec: Гиперболическая модель для балансировки исследования и использования в системах рекомендаций

«`html

Системы рекомендаций: ключ к персонализированным пользовательским опытам

Системы рекомендаций играют важную роль на современных цифровых платформах, позволяя пользователям получать персонализированные рекомендации на основе их предпочтений и взаимодействий.

Проблемы существующих систем

Основная проблема заключается в создании информационных коконов, где пользователи постоянно сталкиваются с похожим контентом, что ограничивает их возможность исследовать новое. Необходимо находить баланс между поиском новых вариантов и использованием известных предпочтений пользователей.

Решение: инновационная система HARec

Исследователи из Snap Inc., Университета Йеля и Гонконгского университета разработали HARec — новую систему, которая сочетает гиперболическую геометрию с графовыми нейронными сетями и большими языковыми моделями. Это позволяет пользователям настраивать баланс между исследованием и использованием рекомендаций.

Как работает HARec?

HARec генерирует гиперболические встраивания для взаимодействий пользователей и предметов, используя модель Лоренца. Эти встраивания объединяются с семантическими данными, чтобы создать точные и разнообразные рекомендации. Структура дерева помогает организовать предпочтения пользователей по уровням, что упрощает навигацию.

Доказанная эффективность

Эксперименты показали, что HARec превосходит существующие модели по метрикам полезности и разнообразия. Например, он достиг 16.82% по Recall@20 для книг Amazon, что значительно лучше, чем у предыдущих моделей.

Преимущества HARec

• Гибкость в настройке рекомендаций пользователем.
• Улучшение разнообразия рекомендаций на 11.39%.
• Способность справляться с проблемой холодного старта для новых товаров.

Заключение

HARec представляет собой значительный шаг вперед в системах рекомендаций, предлагая новое решение для моделирования и понимания семантики. Эта система обеспечивает адаптивность и актуальность, что делает ее универсальным инструментом для персонализированных рекомендаций.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

• Анализируйте возможности автоматизации в вашей работе.
• Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с небольших проектов.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите советы по внедрению ИИ

Если вам нужны советы, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.

Попробуйте AI Sales Bot

Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

«`