AiConf

Конференция завершена.

Ждем вас

на AiConf

в следующий раз!

Эволюция отбора кандидатов в системе товарных рекомендаций Ozon

Рекомендательные системы и поиск

Рекомендации / ML
ML

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Озон — один из крупнейших развивающихся маркетплейсов. Как устроены рекомендации там? Докладчики расскажут подробно про свой подход segment2item, который обобщает подходы к генерации кандидатов. Это не user2item или item2item, а именно segment2item. Это работает, будут примеры и результаты А/В.

Целевая аудитория

Data Scientist'ы, ML Engineer'ы и Team Lead'ы в командах, занимающихся разработкой и проработкой архитектуры высоконагруженных рекомендательных систем.

Тезисы

Расскажем, как мы провели полный редизайн системы отбора кандидатов в товарных рекомендациях Ozon на основе сегментации пользователей, внедрили унифицированную нейросетевую архитектуру и улучшили релевантность наших лент.

Тимлид подгруппы рекомендаций в Ozon.

Видео

Другие доклады секции

Рекомендательные системы и поиск