TGViewer
ML for Value / Ваня Максимов ML for Value / Ваня Максимов @ml4value · 5.69K subscribers
Post #409 4.83K
3 инсайта про реком системы с IML

Пару дней назад рассказал про рекомендации Я.Маркета на конфе IML. А еще послушал доклады и поговорил в кулуарах с ребятами из Окко, Headhunter, Авито, Ламода и не только. Вот какие инсайты я вынес

1. Все начинают работать с контентом в рекомендациях
Массово переходят от моделей на id-товаров/юзеров к контентными трансформерами над историей пользователя. Это сильно лучше масштабируется, помогает идти в real-time и рекомендовать товары из "длинного хвоста"

2. Контента стало гораздо больше
Платформы достигли 10М+ контентых единиц (товаров, документов, рилсов, ...)
Приходится строить действительно большие системы, да еще и в real-time

При этом нужно рекомендовать желательно весь контент, и тут начинается борьба с popularity bias и работа с холодным стартом для контента: нужно рекомендовать не самые популярные и холодные товары

В обеих проблемах как раз помогают контентные трансформеры, но и не только они:
- Взвешивание сэмплов
- Дебаясинг: например, через фичу позиции товара в ленте
- Насильная вставка новинок/менее популярных категорий в ленты

3. Реклама и продвижение
Контента много и все контент-мейкеры хотят получать свой кусочек траффика. Но конкуренция растет: по многим отчетам ~80% селлеров на маркетплейсах зарабатывают чистыми <100K в мес, цена подписчика в соцсетях в космосе (в тг 100-150 руб/подписчик). Появилась явная потребность в механиках продвижения контента и запрос на "честное" распределение показов (условно, каждый получает хотя бы 10 показов)

Поэтому задача рекомендаций резко усложняется: становится все больше похожей на задачу оптимизации с ограничениями. А в пределе даже на комбинаторную задачу о наполнении рюказка. Во многих компаниях лента рекомендаций - это уже не отранжированные товары по некоему скору, а N слотов под самые персональные товары, K под рекламные, L под новые, ...

↕️ Очень верится, что в ближайшем будущем парадигма рекомедаций сдвинется в сторону комбинаторики, а не просто ранжированию списка

P.S. Официальных фоток и записей с конференции пока нет, поэтому вот вам 1 фотка доклада от меня и немножко питерского вайба
  • 🔥 30
  • 👍 9
  • 🤔 3
  • ❤ 2
  • 👌 1
More from @ml4value
  1. Sep 17, 2026Post #496
  2. Sep 14, 2026ML вообще работает? (эпизод 1) Давно не писал в канал. Понял, что сейчас сфокусирован на д…
  3. Jun 12, 2026The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейз…
  4. May 2, 2026Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости)…
  5. Mar 29, 2026LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и…
  6. Mar 27, 2026LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в реко…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →