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 Дзен
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 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 …
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 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 …
Яндекс патентует метод для рекомендательных сервисов (например, Дзен), решающий проблему «холодного старта». Если у пользователя нет истории взаимодействий, система не может создать персонализированную ленту. Вместо этого она анализирует визуальные характеристики …
Яндекс патентует метод обучения ML-моделей для систем рекомендаций (например, Дзен, Музыка). Для повышения точности и эффективности признаки разделяются: связанные с пользователем вычисляются в реальном времени, а глобальные признаки контента — …
Патент описывает дизайн интерфейса мобильного браузера Яндекс, который одновременно отображает три элемента: строку поиска (Omnibox) посередине, иконки избранного контента сверху и тизер ленты рекомендаций (например, Дзен) снизу. Пользователь может быстро …
Патент описывает дизайн и механику пользовательского интерфейса браузера (например, Яндекс Браузера). Он объединяет три элемента на одном стартовом экране: Омнибокс (поиск/адресная строка), избранные сайты пользователя (закладки) и ленту рекомендаций (Дзен). …
Яндекс патентует инфраструктурный метод для управления обновлениями моделей машинного обучения в рекомендательных системах (например, Дзен). Метод решает проблему согласованности версий векторных представлений (эмбеддингов) пользователей и элементов контента. Система использует гибридное …
Яндекс патентует инфраструктурный метод для обеспечения точности работы рекомендательных систем (например, Дзен) во время обновления моделей машинного обучения. Чтобы избежать ошибок при расчете релевантности, система гарантирует, что эмбеддинг пользователя и …
Патент описывает инфраструктурное решение для рекомендательных систем Яндекса. Он решает проблему рассинхронизации данных при обновлении векторных представлений (эмбеддингов) пользователей и контента. Система использует комбинацию распределенных и нераспределенных хранилищ с механизмом …