Сегодня 18.08.2017 Вы зарегистрированы в системе под именем ANONYMOUS

Rambler's Top100
Начало
Обо мне
Моя семья и звери
Статьи
Проекты
Стихи
Фото-галерея
Досуги
Былое и думы
Универсальная Самообучающаяся Экспертная Система
Мудрости
Приколы
 
Новости
Карта сайта
Все материалы
Обсуждение
Опросы
 
Rambler's Top100







Персональный сайт Андрея Акопянца  >  Проекты

Имхонет

Система получения персональных рекомендаций - старт-ап, которым я руковожу c мая месяца.

(всего 1 рубрика ,  1 материал ,  3 ссылки ,  2 файла )
Все материалы раздела  Обсуждение раздела (1 )  

Цель проекта - создание массового мультикультурного рекомендательного сервиса, который будет подсказывать - что почитать, что посмотреть, куда сходить, и др., исходя из индивидуальных предпочтений пользователя

Используемый подход - коллаборативная фильтрация, точнее говоря, user-based (субъект-субъектая) фильтрация.

Используемый принцип в основе своей очень прост. Множество пользователей выставляют оценки множеству объектов. Когда пользователь хочет получить рекомендацию, то на основании его оценок ему подбираются единомышленники (т.е. те, чьи оценки по оцененным им объектам близки к его). И далее рекомендация строится ему на основании мнения единомышленников.

Слова "мультикультурный" означают, что сервис должен будет поддерживать рекомендации не по одному виду контента, а по многим. Причем мы ожидаем, что между разными видами контента возможно "перекрестное опыление" - т.е. мнение единомышленников по книгам окажется интересным с точки зрения рекомендации фильмов и др.

При всей внешней простоте задачи у нее много подводных камней, главными из которых являются:

  • проблема "холодного старта" - т.е. система бесполезна, пока в ней нет информации. А пока в ней нет информации и она бесполезна, она и не растет.
  • проблема выбора моделей и алгоритмов. Понятие "близости" профилей, о котором шла речь выше. очень неоднозначно. И разные математические и алгоритмические подходы могут тут давать качественно разные результаты в разных случаях и областях.
  • проблема вычислительной сложности. При "лобовом" подходе трудоемкость этой задачи растет пропорционально кубу числа оценок. И "наколенные" системы начинают быстро загибаться...
  • проблема бизнес-моделей - как на такой системе заработать денег, и при этом не вступить в конфликт с основным ее предназначением (давать по возможности точные и объективные рекомендации, не искаженные меркантильными интересами владельцев системы).

В мире коллаборативные системы создают с 1994 года, имеется обширная литература, проводятся конференции и др. На русском языке про это практически ничего нет, кроме небольшого количества обзорных и переводных статей. Некоторая подборка этих материалов доступна на сайте фонда "Прагаматика культуры" - "родителькой организации" проекта "Рекомендата". Был также небольшой обзор в Вебпланете в начале года.

Несколько наиболее интересных статей и ссылок я собрал здесь у себя.

В мире (с переменным успехом) работают сотни систем такого рода для разных типов контента - от книг и фильмов до новостей и вин. По общему признанию, самыми продвинутыми на сегодня системами является система у Амазона, основанная на item-based фильтрации (что покупали те, кто покупал Это) и система Cinematch компании NetFlix (прокат DVD) - на основе user-based фильтрации.

Но реальных независимых и при этом мультикультурных систем практически нет. Мы ставим задачу такую систему создать - сначала для российского, а потом и для международного рынка.

Высокая миссия

В современной экономике культуры наблюдается явление, называемое "ухудшающий отбор". Т.е. экономические механизмы устроены таким образом, что, не смотря на наличие конкуренции, они не стимулируют улучшения качества производимого продукта. Наоборот, качество все время снижается, снижая при этом и "планку" вкуса массового потребителя.

Одной из объективных предпосылок этого явления является принципиальное отсутствие "объективных" критериев качества для культурных и других объектов, в оценке которых существенную роль играет индивидуальный вкус, и связанная с этим проблема навигации (поиска) того, что тебе действительно понравится.

В отсутствии точных механизмов навигации их место занимает реклама, что ведет к "блокбастерной" модели культурного производства и потребления, в которой индустрия выдает товары гарантированного среднего качества, ориентированные на "массовый вкус", а выручка от продажи определяется не качеством, а рекламным бюджетом.

При этом получается процесс с положительной обратной связью - за счет эффекта привыкания массовый вкус "утрамбовывается" под текущее качество массовой продукции, и в результате и так не слишком высокое качество блокбастеров продолжает падать, за счет дальнейшего снижения общественных требований к качеству.

А действительно новые, качественные и интересные вещи не то что бы не публикуются - их просто создается существенно меньше в связи с очень высоким и постоянно растущим барьером для выхода на рынок.

Мы считаем, что этот процесс можно попытаться остановить путем создания массового альтернативного механизма навигации, основанного на "честном" рекомендательном сервисе, который обеспечит получение действительно релевантных и качественных персональных рекомендаций.

Предполагается, что такой сервис создаст рынок для произведений, ориентированных не на массовый вкус, а на специфические вкусовые группы, достаточно массовые, чтобы представлять коммерческий интерес, но слишком разряженные, чтобы "достать" их методами традиционной рекламы.

И в этом, собственно, и состоит миссия проекта - путем создание массового сервиса персональных рекомендаций остановить ухудшающий отбор в культурном производстве и потреблении

Движок

Кроме создания собственного массового сервиса, мы сейчас интенсивно разрабатываем т.н. "рекомендательный движок", который сможет подключаться к сторонним проектам.

Предполагается, что это будет масштабируемый программно-аппатный комплекс, предоставляющий сторонним проектам возможность подключения по некоторому API (или в упрощенном виде - путем подключения неких Java-скриптов).

Подключение такого сервиса должно решать для сторонних проектов не только вопрос экономии на собственной разработке, но проблему "холодного старта" за счет использования накопленной сервисом обобщенной базы оценок в разных областях, так и проблему нагрузки, обеспечивая гарантированную производительность.

На его базе движка мы планируем развивать широкую сеть партнерств и оказывать услуги существующими контент-проектами и электронным магазинам - как российским, так и зарубежным.

Перосоналии

Идеологом и инвестором проекта является российский бизнесмен и экономист Долгин Александр Борисович.

Александр Долгин является учредителем и президентом Фонда научных исследований «Прагматика культуры» и заведует кафедрой прагматики культуры Высшей школы экономики. Он также является автором большого количества статей по экономике культуры и автором монографий "Прагматика культуры" и "Экономика символического обмена".

Руководит проектом в настоящее время Акопянц Андрей Хоренович

Рубрика Подборка литературы по теме
Автор: Andrey Akopyantc <andrey@akop.ru> ( написано 09.10.2006, опубликовано 09.10.2006 )
 
Новоcти
10.09.2007 В составе ИМХоклуба запустили бизнес-книгу и кино. За первые же сутки после анонса набежало 10 тыс оценок по кино... Кстати, он теперь не Имхоклуб, а Имхонет.

30.06.2007 Вот вторник, 29, у нас в Билингве прошел круглый стол с журналистами

21.04.2007 По итогам РИФа, пресс-конференции и КИБа пошел ПиАр проекта, причем довольно успешный.

08.04.2007 18 апреля у нас будет в РИА Новости пресс-конференция, посвященная публичному запуску нашего проекта

09.10.2006 NetFlix объявила конкурс с призом в миллион долларов тому, кто сможет существенно улучшить их алгоритмы рекомендаций.

09.10.2006 На сайте создан раздел, посвященный своему текущему проекту Recommendata. Пока у проекта нет официального презентационного сайта, этот раздел будет выполнять его роль.

01.08.2006 Обнаружилась американская компания, предлагающая услуги по подключению рекомендательного сервиса - примерно такие же, как планируем предлагать мы на базе своего движка.

ВСЕ НОВОСТИ
Новое в разделе
















В начало страницы (C) Andrey Akopyants
Перепечатка авторских материалов сайта приветствуется! Ссылка на первоисточник при перепечатке обязательна.