Гиганты индустрии учат зарабатывать деньги на рекомендациях 💸

Пару постов назад писал, что академические статьи в рекомендациях редко бывают полезными: много откровенных фейков, неправильно проведенных экспериментов и тд. Вот статьи от гигантов индустрии - другое дело! Но и тут все не так просто

Гиганты индустрии (Netflix, Pintereset, Alibaba, Amazon, Google, ...) уже настолько большие, что им разумно вкладываться в оптимизацию метрик второго порядка:
- Более дешевое обучение моделей: экономит им миллионы на инфраструктуре
- Рост "справедливости" рекомендаций: продвижение нового / узкоспециализированного контента
- Счастье авторов и другое

Напрямую про существенный рост денег они пишут редко (из-за NDA в том числе), но бывают приятные исключения!

Трансформеры в персональных рекомендациях - PinnerFormer (Pinterest)
Если внимательно приглядеться, то они завели не более традиционные SASRec / BERT4Rec, а довольно близкий к реалиям трансформер: Предсказывают все действия пользователя за следующие 28 дней. Это лучше коррелирует с результатами А/В и помогает растить разнообразие

Похожие товары на графах - Billion scale commodity embeddings (Alibaba)
Показывали еще в 2018 году, что графы рулят!) Ну и что в них можно впихнуть любую информацию о товарах: рейтинги, цены и тп - это тоже помогает

В общем, моя рейкомендасьон к прочтению 🧐

тг-канал @ml4value
#recsys #articles_review