T-Bank AI Research и МФТИ создали систему для более разнообразных рекомендаций

Вместо десяти похожих фильмов или товаров — пять ожидаемых и пять неожиданных, но потенциально интересных. Новый алгоритм, разработанный исследователями из T-Bank AI Research, МФТИ и НИУ ВШЭ, способен именно на это.
Он помогает цифровым платформам находить баланс между точностью и неожиданностью, делая персонализированные подборки не только релевантными, но и разнообразными. Это важный шаг к удержанию внимания пользователей и росту вовлеченности.
Что изменилось в подходе
Классические алгоритмы подбирают рекомендации, ориентируясь на максимальную релевантность. Новый метод идет другим путем: вместо строгого отбора он использует вероятностную выборку из ограниченного числа кандидатов. Такой механизм помогает избежать однообразия и предлагает что-то новое, не теряя в точности.