BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//jEvents 2.0 for Joomla//EN CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH BEGIN:VEVENT UID:eh4tuobj52i7rqrfjgd7aupsfg@google.com CATEGORIES:RTportal.ru CREATED:20170619T220331 SUMMARY:Avito Data Science meetup: Рекомендации LOCATION:Лесная, 7 (БЦ "Белые Сады), 15 этаж DESCRIPTION;ENCODING=QUOTED-PRINTABLE: В субботу 24 июня мы приглашаем всех специалистов по data science на митап , посвящённый рекомендательным сервисам. На встрече мы подведём итоги конку рса Avito по построению рекомендательной системы для объявлений, проходивше го на площадке Dataring.ru: наградим победителей и попросим их подробней ра ссказать о своих решениях. А ещё у нас в программе доклады представителей в едущих сервисов рунета: Яндекс.Дзена, OZON.ru и, конечно, Avito. Приходите обмениваться опытом и обсуждать профессиональные вопросы!

Программ а:

12:00 — 12:30 — Регистрация
12:30 — 14:00 — Доклады
14: 00 — 14:30 — Кофе-брейк
14:30 — 15:00 — Доклад
15:00 — 15:15 — Нагр аждение победителей конкурса Avito по рекомендациям
15:15 — 16:00 — Реш ения победителей конкурса
16:00 — …. - Свободное общение

Доклады:

Машинное обучение в Дзене
Евгений Соколов и Дмитрий У шанов
Яндекс.Дзен — сервис персональных рекомендаций, который агрегируе т новости и медийный контент с большого количества сайтов, а также позволяе т авторам делать публикации напрямую в платформу. На всех этапах построения рекомендаций, от сбора контента и его фильтрации до ранжирования, использу ется машинное обучение. В наших рекомендательных алгоритмах используется дв а основных типа сигналов: обратная связь пользователей и семантическая близ ость контента. В докладе мы разберём несколько необычных примеров учёта эти х сигналов: как использовать модели со скрытыми переменными для текстов в м атричных разложениях, и как правильно формировать факторы на их основе; как учитывать клики пользователей с помощью систем спортивных рейтингов; как с овмещать явный и неявный пользовательский фидбек.

Рекомендации в O ZON.ru
Ксения Бокша
Не вдаваясь сильно в математику, ведущий аналит ик OZON.ru расскажет про различные виды рекомендаций, которые предоставляет маркетплейс своим пользователям: связанные товары, аксессуары, бандлы, пер сональные рекомендации, рекомендуемые категории товаров по запросам, рекоме ндуемые поисковые запросы, рекомендации в корзине. Кроме того, из доклада в ы узнаете о стеке технологий, который использует команда, и ближайших плана х.

Какие задачи решает команда рекомендаций в Avito
Василий Ле ксин и Михаил Каменщиков
На одной из прошлых встреч мы уже рассказывали о том, что под капотом у рекомендаций в Avito. В этот раз мы подробней рас скажем о том, какие задачи решает наша команда, зачем мы организовали конку рс на построение рекомендательной модели, какие результаты мы ожидали получ ить по итогам соревнования, что из этого удалось получить, а что нет. Кроме того, поделимся своим опытом участия в конкурсе RecSys Challenge 2017.

Порядок докладов неокончательный и может измениться.
https://avitotech.timepad.ru/event /509717/ This event was imported from: https://rtportal.ru/index.php/ka lendar-sobytij/eventdetail/698/-/avito-data-science-meetup-rekomendatsii?tm pl=component DTSTAMP:20260812T183456Z DTSTART;TZID=Europe/Moscow:20170624T120000 DTEND;TZID=Europe/Moscow:20170624T163000 SEQUENCE:0 TRANSP:OPAQUE END:VEVENT END:VCALENDAR