Патент Яндекса описывает механизм ранжирования для рекомендательных систем (например, Дзен). Система учитывает не только релевантность контента пользователю (Relevancy Parameter), но и обязательства платформы по минимальному количеству показов для авторов (Completion …
Рекомендательные системы
Яндекс патентует метод для систем рекомендаций (например, Яндекс.Дзен), гарантирующий рекламодателям достижение целей продвижения (например, X действий за Y времени). Система рассчитывает вероятность взаимодействия каждого пользователя с контентом, используя векторные представления. …
Яндекс патентует метод для рекомендательных систем, который моделирует последовательность действий пользователя как траекторию в многомерном пространстве интересов. Система обучается предсказывать следующий шаг пользователя, анализируя направление и скорость этой траектории во …
Яндекс использует машинное обучение, чтобы решить, стоит ли показывать контентные рекомендации (например, Дзен) в Яндекс.Браузере, пока пользователь просматривает веб-сайт. Система анализирует действия пользователя (например, прокрутку) и контент сайта для расчета …
Яндекс патентует метод для персонализации товарных рекомендаций на e-commerce платформе. Система сначала определяет товары, которые часто покупают вместе (оценка взаимной популярности). Затем она ранжирует эти товары для конкретного пользователя, используя …
Яндекс патентует систему адаптивного отображения рекомендаций (например, Дзен) в браузере. Используя машинное обучение (MLA), система прогнозирует уровень интереса пользователя (Confidence Level). Чем выше этот уровень, тем более заметным будет формат …
Яндекс патентует метод улучшения поисковых подсказок (саджеста) для сериального контента. Система статистически вычисляет порог просмотра («Heart Beat»), после которого эпизод считается досмотренным, даже если пользователь не дошел до конца файла. …
Яндекс патентует систему персонализированных рекомендаций мобильных приложений. Система анализирует контекст пользователя (местоположение, время, данные сенсоров, историю поиска, используемые приложения) и характеристики приложений (категории, отзывы). На основе совпадения контекста и характеристик …
Яндекс патентует метод эффективного использования памяти в древовидных моделях ранжирования (например, CatBoost). Вместо выделения огромных массивов памяти для категориальных признаков с большим числом значений (URL, запросы, ключевые слова), система хеширует …
Яндекс патентует метод повышения эффективности обучения алгоритмов рекомендаций контента (Collaborative Filtering). Вместо случайной инициализации система использует предварительно рассчитанные векторы контента (эмбеддинги). Это обеспечивает "теплый старт" для алгоритма факторизации (ALS), ускоряя …
Яндекс патентует метод обучения ML-моделей для рекомендательных систем (например, Дзен), решающий проблемы переобучения и вычислительной нагрузки. Система разделяет признаки на общие (User-nonspecific), которые рассчитываются офлайн и хранятся в «Снапшотах», и …
Яндекс патентует метод оптимизации обучения систем рекомендаций (например, Дзен). Вместо случайной инициализации при матричном разложении (ALS), система использует заранее рассчитанные векторы (эмбеддинги) контента. Это обеспечивает «теплый старт», ускоряет сходимость алгоритма …
Яндекс патентует метод оптимизации рекламных кампаний в рекомендательных системах (например, Дзен). Система рассчитывает вероятность взаимодействия каждого пользователя с контентом, прогнозирует размер доступной аудитории и определяет минимальный порог вероятности. Реклама показывается …
Яндекс патентует метод для рекомендательных систем (например, Дзен), гарантирующий достижение заданных показателей продвижения (SLA). Система рассчитывает вероятность взаимодействия для каждого пользователя, прогнозирует общий трафик и определяет минимальный порог вероятности. Контент …
Яндекс патентует архитектуру для систем рекомендаций (например, Музыка, Дзен), основанную на Gradient Boosting (CatBoost). Вместо одной большой модели система создает отдельную модель (ISDT) для каждого элемента (трека или статьи). Каждая …
Яндекс патентует архитектуру для рекомендательных систем (например, Музыка, Дзен). Вместо одной большой модели используется множество Item-Specific Decision Trees (ISDT) — по одной модели CatBoost для каждого трека или статьи. Каждая …
Яндекс патентует метод генерации синтетических пользовательских откликов для новых цифровых элементов (например, музыкальных треков), у которых еще нет реальной статистики взаимодействий. Система оценивает схожесть нового автора с уже известными или …
Патент описывает инфраструктурное решение Яндекса для рекомендательных систем (таких как Дзен). Система решает проблему согласованности версий пользовательских и контентных эмбеддингов во время обновления моделей. Для этого используется гибридное хранилище: эмбеддинги …
Яндекс патентует методы генерации синтетической обратной связи (например, лайков/дизлайков) для новых элементов (треков, товаров), у которых еще нет реальной истории взаимодействий. Это позволяет рекомендательным системам (таким как Яндекс Музыка или …
Яндекс патентует метод обучения моделей для систем рекомендаций (например, Дзен), решающий проблемы переобучения и вычислительной эффективности. Признаки разделяются: специфичные для пользователя рассчитываются в реальном времени, а общие (глобальные) рассчитываются периодически …