Рекомендательные системы: решение для связи с пользователями
Рекомендательные системы помогают пользователям находить подходящий контент, продукты и услуги. Однако традиционные методы требуют много ресурсов и места для хранения, что затрудняет их масштабируемость.
Новые решения: LIGER
Исследователи из различных институтов разработали LIGER — гибридную модель, которая сочетает эффективность генеративного поиска с точностью плотного поиска. Это позволяет значительно снизить затраты на хранение и вычисления.
Преимущества LIGER
- Снижение нагрузки. Модель использует текстовые характеристики и семантические идентификаторы, что уменьшает потребность в ресурсах.
- Улучшенная производительность. LIGER лучше справляется с новыми элементами, что часто является проблемой для других моделей.
- Сочетание методов. Сначала происходит генерация кандидатов, а затем уточнение через плотный поиск, что повышает качество рекомендаций.
Результаты
Тестирование LIGER на известных наборах данных, таких как Amazon Beauty и Steam, показало явные улучшения по сравнению с другими современными моделями. Например, Recall@10 для холодных стартов на Amazon Beauty составил 0.1008, что значительно превышает результаты других моделей.
Заключение
LIGER — это эффективное решение, которое объединяет плотный и генеративный поиск, преодолевая проблемы эффективности и масштабируемости. Это делает модель подходящей для современных рекомендательных систем и открывает новые возможности для разработки гибридных моделей.
Как адаптировать ИИ в вашем бизнесе
Если вы стремитесь развивать компанию с помощью ИИ, начните с анализа, где можно применить автоматизацию для улучшения процессов:
- Определите, какие KPI вы хотите улучшить.
- Выберите подходящее ИИ-решение.
- Начните с небольших проектов и постепенно расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
