Документ обсуждает различные модели рекомендации контента, включая коллаборативные и контентные подходы. Он подчеркивает, что классические системы рекомендаций лучше работают с текущими пользователями и что персонализированные рекламные сообщения могут значительно увеличить охват. Кроме того, говорится о высокой эффективности персонализированной рекламы по сравнению с традиционными методами.

2. •
•
•
•
•
•

3. Данные о пользователях
Данные о контенте
Данные об отношениях
пользователь-контент
Генератор модели Модель Запросы

4. Матрица Терминатор Ирония судьбы Служебный
роман
Вася
👍 👎 👍 
Петя
👍 👎 👎
Маша
👍 👍 👎
Лена
👎 👍
Юля
👍 👍 ? 👎

5. Матрица Терминатор Ирония судьбы Служебный
роман
Вася
👍 👎 👍 
Петя
👍 👎 👎
Маша
👍 👍 👎
Лена
👎 👍
Юля
👍 👍 ? 👎

6. Матрица Терминатор Ирония судьбы Служебный
роман
Вася
👍 👎 👍 
Петя
👍 👎 👎
Маша
👍 👍 👎
Лена
👎 👍
Юля
👍 👍 👎 👎

7. З Матрица Терминатор Ирония
судьбы
Служебный
роман
Терминатор 2
Вася
👍 👎 👍  ?
Петя
👍 👎 👎 ?
Маша
👍 👍 👎 ?
Лена
👎 👍 ?
Юля
👍 👍 👎 👎 ?
Ваня
? ? ? ? ?

8. •
•

9. Коллаборативная
модель
Контентная модель
Итоговая модель
60%
40%

10. • Классическая рекомендательная система работает
только с текущими пользователями сервиса
• Если вынести персональные рекомендации в
рекламное сообщение – можно многократно повысить
охват пользователей
• Персональная реклама в разы эффективнее
классической

12. personally recommended to you