“`html

Исследование передовых алгоритмов поиска в системах рекомендаций рекламы и контента: механизмы и вызовы

Ученые из Университета Торонто представляют содержательное исследование передовых алгоритмов, используемых в современных системах рекламы и рекомендаций контента. Эти системы стимулируют вовлеченность пользователей и генерацию дохода на цифровых платформах. Они исследуют различные алгоритмы поиска и их применение в таргетировании рекламы и рекомендации контента, проясняя механизмы, на которых эти системы основаны, и вызовы, с которыми они сталкиваются.

Модели таргетирования рекламы

Модели таргетирования рекламы разработаны для доставки персонализированных рекламных материалов конкретным аудиториям. Основные методики включают машинное обучение и инвертированный индекс, структуру данных, которая эффективно соотносит профили пользователей с соответствующей рекламой.

Системы органического поиска

Системы органического поиска нацелены на улучшение пользовательского опыта путем рекомендации контента, соответствующего пользовательским предпочтениям без прямого финансового воздействия. Эти системы используются в различных областях, включая электронную коммерцию, потоковые сервисы и социальные медиаплатформы.

Модель двух башен

Модель двух башен, также известная как двойная модель, представляет собой архитектуру глубокого обучения, широко используемую в системах рекомендаций. Она состоит из двух отдельных нейронных сетей: одной для кодирования характеристик пользователя и другой для кодирования характеристик элемента.

“`