Исследователи Apple предложили BayesCNS: единый байесовский подход для решения проблем холодного старта и нестабильности в крупных поисковых системах.

Введение в BayesCNS

Системы поиска и рекомендаций часто используют решения на основе обучения ранжированию (LTR) для приоритизации релевантных элементов по запросам пользователей. Однако, эти модели сталкиваются с проблемами, связанными с данными взаимодействия пользователей, которые могут быть шумными и разреженными.

Проблемы холодного старта

Новые или менее популярные элементы могут плохо ранжироваться и не получать внимания из-за проблем холодного старта. Существующие методы решения этой проблемы часто используют эвристики или дополнительную информацию, что может негативно сказаться на бизнес-метриках и доверии пользователей.

Решение BayesCNS

Исследователи из Apple предложили BayesCNS — унифицированный байесовский подход, который эффективно решает проблемы холодного старта и нестабильности в системах поиска. Этот метод использует онлайн-обучение и эмпирическую байесовскую модель для изучения взаимодействий пользователей и элементов на основе контекстных данных.

Преимущества BayesCNS

BayesCNS демонстрирует 10.60% улучшение в взаимодействиях с новыми элементами и 1.05% увеличение общего успеха по сравнению с базовым уровнем. Метод использует алгоритм Thompson sampling для непрерывного обновления оценок и обучения на новых данных.

Оценка производительности

BayesCNS был протестирован на трех различных наборах данных, включая CiteULike, LastFM и XING, и показал конкурентоспособные результаты по сравнению с другими современными алгоритмами.

Заключение

BayesCNS — это мощный инструмент для решения проблем холодного старта и нестабильности в системах поиска. Он позволяет предсказывать взаимодействия пользователей и элементов, что значительно улучшает ключевые показатели эффективности, такие как показатели кликов и взаимодействия с новыми элементами.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможно применение автоматизации.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.