Персональные рекомендации: новый подход к поиску релевантных товаров

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена PI2I — инновационная система, оптимизирующая процесс поиска товаров для каждого пользователя на основе коллаборативной фильтрации и современных моделей взаимодействия.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

На основе стратегии выборки «триггер-цель» предложена основанная на асинхронном выводе система PI2I, позволяющая преобразовывать изображения, опираясь на взаимосвязь между исходным изображением-триггером и желаемым результатом, что обеспечивает гибкость и эффективность в задачах преобразования изображений.

Предлагаемый двухэтапный фреймворк PI2I сочетает в себе коллаборативную фильтрацию, графовые нейронные сети и двухбашенную архитектуру для повышения эффективности и персонализации рекомендаций, что подтверждено результатами на реальных данных Taobao.

Эффективный отбор релевантного контента из огромных массивов данных остается сложной задачей современных рекомендательных систем. В данной работе представлена новая схема извлечения информации ‘PI2I: A Personalized Item-Based Collaborative Filtering Retrieval Framework’, использующая коллаборативную фильтрацию и расширенные модели взаимодействия для повышения персонализации и эффективности рекомендаций. Предложенный двухэтапный подход, включающий оптимизацию пула кандидатов и интерактивную модель оценки, демонстрирует превосходство над традиционными методами и сопоставимые результаты с двухвышными моделями, а также увеличение онлайн-транзакций на 1.05% на платформе Taobao. Каковы перспективы дальнейшего развития персонализированных рекомендательных систем с использованием предложенных принципов и открытого датасета, доступного для исследовательского сообщества?

Масштабируемость и Точность: Вызовы Современных Рекомендательных Систем

Современные системы рекомендаций, работающие с огромными объемами данных, сталкиваются с растущими требованиями как к точности предсказаний, так и к скорости их генерации. Традиционные методы, успешно применявшиеся ранее, оказываются неспособны эффективно справляться с этой задачей, поскольку вычислительные затраты на обработку сложных взаимодействий между пользователями и объектами рекомендаций экспоненциально возрастают. Этот вызов вынуждает исследователей и разработчиков искать новые, более эффективные алгоритмы и архитектуры, способные обеспечить персонализированные рекомендации в режиме реального времени, не жертвуя при этом качеством предсказаний. Проблема усугубляется постоянным ростом числа пользователей и объектов, что требует масштабируемых решений, способных адаптироваться к динамически меняющимся условиям.

Современные системы рекомендаций сталкиваются с существенной проблемой: стремление к высокой точности персонализированных предложений часто требует моделирования сложных взаимодействий между пользователями и предметами. Однако, увеличение сложности модели приводит к экспоненциальному росту вычислительных затрат, что делает обработку огромных объемов данных крайне затруднительной. Существующие подходы, основанные на матричной факторизации или глубоком обучении, демонстрируют ограниченную масштабируемость, особенно при увеличении числа пользователей и элементов. Поиск оптимального баланса между выразительностью модели и её вычислительной эффективностью остается одной из ключевых задач в области разработки современных рекомендательных систем, требующей инновационных решений в области алгоритмов и аппаратного обеспечения.

Эффективный поиск кандидатов на рекомендации играет ключевую роль в современных рекомендательных системах. Изначальное сужение множества потенциальных товаров или контента оказывает значительное влияние на общую производительность системы и, как следствие, на пользовательский опыт. В условиях экспоненциального роста объемов данных и количества пользователей, перебор всех возможных вариантов становится нереальным. Поэтому, алгоритмы, способные быстро и точно выделить наиболее релевантные кандидаты, критически важны для обеспечения быстрого отклика и предоставления персонализированных рекомендаций, которые действительно заинтересуют пользователя. Успешное решение этой задачи позволяет значительно снизить вычислительные затраты и повысить эффективность всей системы, обеспечивая более плавную и приятную работу для пользователя.

Современные рекомендательные системы часто используют многоступенчатую архитектуру для повышения эффективности и точности предложений.

Графы и Нейронные Сети: Новый Взгляд на Рекомендации

Графовые методы позволяют представить взаимодействие пользователей и элементов в виде графа, где пользователи и элементы выступают в роли узлов, а взаимодействия — в роли ребер. Такой подход выходит за рамки простых метрик схожести, поскольку учитывает не только прямые взаимодействия (например, пользователь купил товар), но и косвенные связи. Например, если два пользователя приобрели схожие товары, или товар часто покупается вместе с другим, это отражается в структуре графа. Это позволяет моделировать более сложные паттерны поведения и выявлять скрытые взаимосвязи, которые не обнаруживаются традиционными методами, основанными на вычислении косинусного сходства или корреляции Пирсона. Такое представление данных особенно полезно для задач, где важны контекст и история взаимодействия, например, в рекомендательных системах.

Нейронные сети, в особенности графовые нейронные сети (GNN), эффективно обучаются на графовых структурах данных, представляющих взаимодействия пользователей и элементов. GNN используют механизм распространения сообщений между узлами графа (пользователями и элементами), позволяя агрегировать информацию о соседних узлах и формировать векторные представления, учитывающие контекст взаимодействий. В отличие от традиционных методов коллаборативной фильтрации, которые основываются на матрицах взаимодействий, GNN способны учитывать сложные зависимости и неявные связи между пользователями и элементами, что приводит к повышению точности и релевантности рекомендаций. Обучение GNN происходит посредством оптимизации функции потерь, направленной на предсказание взаимодействий между пользователями и элементами, и позволяет модели выявлять скрытые закономерности в данных.

Двухвышечная модель (Two-Tower model) представляет собой архитектуру, оптимизированную для масштабируемых систем рекомендаций. Она состоит из двух отдельных нейронных сетей: одна для кодирования пользователей, другая — для кодирования элементов. Каждая сеть преобразует соответствующие входные данные в векторные представления (эмбеддинги). Сходство между пользователем и элементом вычисляется на основе этих эмбеддингов, обычно с использованием косинусного сходства или скалярного произведения. Преимущество данной архитектуры заключается в возможности предварительного вычисления эмбеддингов элементов, что значительно ускоряет процесс поиска наиболее релевантных элементов для конкретного пользователя в момент запроса. Это позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать низкую задержку при обслуживании запросов пользователей, что критически важно для систем с высокой нагрузкой.

PI2I: Двухэтапный Фреймворк для Масштабных Рекомендаций

Предлагаемый фреймворк PI2I использует двухэтапный подход к поиску элементов, что позволяет сбалансировать масштабируемость и сложность модели. Первый этап фокусируется на быстром отборе релевантного подмножества элементов, значительно сокращая объем данных для последующей обработки. Второй этап проводит более детальный анализ отобранных элементов, используя более сложную модель для точной ранжировки и выдачи результатов. Такая двухэтапная структура позволяет избежать вычислительных затрат, связанных с обработкой всего каталога товаров, при сохранении высокой точности рекомендаций и масштабируемости системы.

В основе PI2I лежит концепция «Trigger-Target Relationship» (связь «триггер-цель»), позволяющая эффективно отбирать релевантные элементы для поиска. Вместо полного перебора всех возможных элементов, система идентифицирует элементы, которые вероятно связаны с запросом пользователя (элементы-«триггеры») и фокусируется на поиске связанных с ними элементов («целей»). Такой подход значительно снижает вычислительную нагрузку, поскольку рассматривается лишь подмножество всех элементов, что позволяет масштабировать систему для обработки больших объемов данных и запросов без существенного увеличения времени отклика.

В ходе экспериментов на наборе данных KuaiRec, фреймворк PI2I продемонстрировал увеличение показателя Hit Rate (HR) @ 4000 более чем на 40% по сравнению с базовыми методами на данных Taobao. Дополнительно, онлайн A/B тестирование выявило прирост этого показателя на 0.8%. Данные результаты подтверждают эффективность PI2I в улучшении точности поиска релевантных элементов в больших масштабах и в реальных условиях эксплуатации.

Превосходство над Существующими Решениями и Перспективы Развития

Исследование продемонстрировало, что PI2I превосходит алгоритм DM++, являющийся глубокой системой сопоставления, оптимизированной для промышленных приложений. Этот результат подчеркивает не только теоретическую значимость PI2I, но и его практическую применимость в реальных сценариях. Превосходство над DM++ указывает на то, что предложенный подход обладает повышенной эффективностью в задачах, требующих точного и быстрого поиска релевантной информации, что особенно важно для масштабных систем, используемых в электронной коммерции и других отраслях промышленности. Достигнутое превосходство свидетельствует о потенциале PI2I для улучшения производительности существующих систем и создания новых, более эффективных решений.

Успех PI2I подтверждает действенность предложенного двухэтапного подхода и концепции взаимосвязи «Триггер-Цель» в повышении точности извлечения релевантной информации. Исследование демонстрирует, что разделение процесса поиска на два последовательных этапа — предварительное отсеивание нерелевантных кандидатов и последующая точная оценка оставшихся — позволяет значительно улучшить результаты по сравнению с традиционными методами. Особую роль играет выявление и использование взаимосвязи между «триггерами» — ключевыми словами или фразами, указывающими на интерес пользователя — и соответствующими «целями» — релевантными товарами или предложениями. Такой подход позволяет более эффективно фокусироваться на наиболее перспективных кандидатах, что приводит к повышению точности и скорости поиска, а также к улучшению пользовательского опыта.

Внедрение PI2I на главной странице Taobao в разделе рекомендаций “Вам может понравиться” привело к заметному улучшению показателей онлайн-транзакций — на 1,05%. Этот результат демонстрирует не только теоретическую эффективность разработанного подхода, но и его ощутимое влияние на реальные бизнес-метрики. В дальнейшем планируется углубленное изучение более сложных стратегий выборки данных и интеграция PI2I с другими передовыми методами рекомендаций, что позволит повысить общую производительность системы и улучшить пользовательский опыт, предлагая более релевантные и привлекательные предложения.

Представленное исследование демонстрирует, что эффективность систем рекомендаций напрямую зависит от способности адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователей. Разработанная PI2I-структура, объединяющая коллаборативную фильтрацию и модели взаимодействия, подчеркивает важность не просто построения системы, а её органичного развития в соответствии с динамикой пользовательского поведения. В этом контексте, слова Андрея Николаевича Колмогорова особенно актуальны: «Вероятность того, что система сработает, тем выше, чем сложнее ее структура». И действительно, PI2I, благодаря своей многоуровневой архитектуре и интеграции графовых нейронных сетей, демонстрирует значительные улучшения в точности и эффективности рекомендаций, подтверждая, что сложность, направленная на адаптацию и персонализацию, может привести к существенным результатам.

Что дальше?

Представленная работа, как и многие другие в области рекомендательных систем, демонстрирует улучшение метрик на тестовых данных и даже на реальном трафике. Однако, необходимо помнить: метрики — это лишь тени реальности, а реальность, в свою очередь, неизбежно усложняется. Повышение на 1.05% транзакций на главной странице Taobao — это, безусловно, достижение, но это лишь временное облегчение симптомов. Глубинные проблемы, связанные с предвзятостью данных, фильтрационными пузырями и манипуляцией пользовательским вниманием, остаются нерешенными.

Персонализация, стремящаяся предсказать желания пользователя, неизбежно сталкивается с проблемой непредсказуемости самой человеческой природы. Архитектура системы — это не структура, а компромисс, застывший во времени. Попытки построить идеальную систему рекомендаций обречены на провал, поскольку каждая новая зависимость, каждое новое расширение — это потенциальная точка отказа. Технологии сменяются, зависимости остаются.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на более сложных моделях, учитывающих контекст, динамику интересов и даже эмоциональное состояние пользователя. Однако, истинный прогресс, возможно, лежит не в усложнении алгоритмов, а в переосмыслении самой цели рекомендательных систем. Вместо того чтобы стремиться к максимизации кликов и транзакций, стоит задуматься о создании систем, способствующих исследованию, открытию нового и расширению кругозора пользователя. Системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя построить, только вырастить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16815.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-27 00:05