Как работают персональные рекомендации
С развитием поисковых систем индустрия новостных печатных изданий пережила, возможно, наиболее сильную трaнcформацию за всю свою история. Представьте себе систему, которая агрегирует содержание нескольких тысяч новостных источников, сортирует их по темам и выдаёт пользователю только тот контент, который заинтересует его больше всего. Представили?
Этот пост позволит понять ту часть сложной работы Google, которая связана непосредственно с системой рекомендаций для пользователя. Этот пост будет по традиции содержать разные определения и формулы. :) Системы персональных рекомендаций играют важную роль в жизни крупных порталов и интернет-магазинов. Amazon заявляет, что более 40% продаж на их сайте происходит за счёт грамотной системы рекомендаций для пользователя. Существует несколько способов построения такой системы. Это и примитивные модели, и иерархическая кластеризация, и коллаборативная фильтрация, о которой далее пойдет речь. Строго говоря, проблема построения персональных рекомендаций выглядит так:
Для истории кликов N пользователей (U = {u1, u2, ..., uN}) над множеством статей S (S= {s1, s2, ..., sM}) и выбранного пользователя u с множеством истории кликов Cu {si1, ... si|Cu|} подобрать K статей, которые могут быть для него интересны.
Google решает эту проблему с помощью двух алгоритмов:
- MinHash-кластеризация
- Вероятностная латентно-семантическая индексация (PLSI)
MinHash работает достаточно просто - он делит всех пользователей системы по кластерам с вероятностью, соответствующей пересечению множеств интересов системы. В случае Google под интересом подразумевается клик пользователю ui на статью sj. Математически эту метрику \"схожести\" можно записать как
где ui - пользователи, Cui - множество интересов пользователя. Чтобы система работала корректно, метрика должна быть определена на множестве всех пользователей - Google применяет улучшения алгоритма Locality Sensitive Hashing и Map Reduce для проведения таких вычислений в реальном времени. Вероятностная латентно-семантическая индексация рассматривает пользователей и статьи как случайные величины и строит связь между этими множествами через смешанное распределение. Представьте огромный массив, состоящий из всех пользователей и статей. Прочтя ту или иную новость, в соответствующую ячейку матрицы заносится маркер. Размер массива очень большой и PLSI уменьшает его, позволяя спрогнозировать все комбинации пользователей и статей. Детальное описание модели опустим, оно достаточно сложное. :) После того, как кластеры пользователей сформированы, можно определить, насколько та или иная статья подходит для рекомендации:
- Взять кластеры, к которым относится пользователь.
- Для каждого кластера проверить, как часто его пользователи \"голосовали\" за статью (т.е. кликали на неё). Нормализовать величину.
- Посчитать ранг статьи.
Для более точной работы персональных рекомендаций Google также использует метрику, которая называется \"со-визиты\" (covisitation). Идея её в том, что со-визит между статьями s и s\\\' имеет место, если в течение заданного интервала времени пользователь сначала перешёл по статье s, а потом по s\\\' или наоборот. Хранить все со-визиты можно в виде графа, узлами которого являются статьи, а рёбрами - количество со-визитов.
Теперь, после определения всех методов построения рекомендаций, можно собрать все алгоритмы воедино и построить такую систему:
- Пользователь открывает Google.
- Система выбирает кандидатов на рекомендации, построив объединение двух множеств: множества статей, которые просматривались всеми пользователями кластера, и множества статей, которые имели со-визиты с историей пользователя.
- Сортировка кандидатов.
- Выдача данных пользователю.
Наиболее очевидный пример – это построение персональных рекомендаций товаров для интернет-магазина, используя технику со-визитов.
Персональные рекомендации для интернет-магазина
Алгоритм простой:
- Строим таблицу истории кликов для каждого пользователя, время жизни которой не превышает нескольких дней. Также строим таблицу для всех товаров, в каждой ячейке которой есть частота со-визитов между каждым товаром.
- При появлении нового клика забираем каждый элемент из истории кликов и обновляем коэффициенты по всем парам просмотренным товарам с новым товаром. Чем меньше времени прошло между просмотром «старого» и «нового» товара, тем выше можно сделать коэффициенты.
- При создании списка рекомендаций для конкретного товара нужно выбрать такие товары, которые имеют с текущим наибольший ранг. Интуитивно этот тип рекомендаций можно назвать как «Пользователи, которые смотрели этот товар, также смотрели».
Комментарии:
Почему встречаются низкие показатели переходов на сайты по всем источникам трафика? Нет рекламодателей, которые могут предложить пользователям те или иные товары и услуги....
20 05 2026 6:15:52
Как внедрить Business Intelligence для малого и среднего бизнеса....
19 05 2026 1:46:42
Каким правилам нужно следовать, чтобы создать эффективный рекламный ролик?...
18 05 2026 22:24:27
Определение частотности запросов — задача первоочередной важности для составления адекватного семантического ядра, наполнения качественным контентом и контекстной рекламой...
17 05 2026 13:16:41
Начинали с SEO на этапе разработки нового сайта. Узнать больше!...
16 05 2026 5:41:22
Исследование по 38,5 миллионам кликов в 22 тематиках в 391 городе страны....
15 05 2026 7:51:31
Если ваш сайт не приносит желаемых продаж, задумайтесь о смене формата. Этот кейс о том, как с качественным лендингом можно достигнуть желаемой цены за конверсию....
14 05 2026 7:38:30
Самые популярные блоги Рунета по интернет-маркетингу — все RSS-фиды в одном месте...
13 05 2026 6:38:10
Важный вопрос, если вы рассчитываете на вирусный эффект своих рекламных идей....
12 05 2026 8:51:21
Что нужно знать о целевой аудитории, как грамотно воровать у других и что нужно сделать, чтобы настроить идеальную рекламную кампанию....
11 05 2026 23:21:52
Данные из контента страницы и основного заголовка h1 вместо метатега title. Что показало исследование Serpstat....
10 05 2026 11:49:26
Alexa Rank учитывает как число страниц, так и количество просмотров страниц. Alexa Rank 1, что означает, что все сайты и сервисы Google посещают больше всего посетителей в интернете....
09 05 2026 13:39:50
Рассказываем в подробностях, что полезного сделал Netpeak для своих клиентов с января по апрель 2017 года...
08 05 2026 8:33:20
Дэн Гридин, ненавистник холодных звонков и эксперт в области системного B2B маркетинга для сложных рынков, рассказал читателям блога о принципах работы на рынке во время шторма....
07 05 2026 8:21:38
Как специалисту с нуля обучиться контекстной рекламе и совмещать работу с хобби...
06 05 2026 2:54:36
Чтобы обезопасить себя и своих клиентов, используйте технологию 3D Secure. Больше рекомендаций — в статье....
05 05 2026 15:16:42
Основные этапы раскрутки сайта. Что такое и как работает поисковая оптимизация, ее виды, особенности, преимущества...
04 05 2026 21:35:21
Четкий мануал для настройки Яндекс.Аудиторий от создания сегмента, работы с геолокацией, пикселем аудитории, похожими аудиториями, ретаргетингом и до корректировки ставок...
03 05 2026 3:28:41
Любопытная подборка "маленьких" гигантов: компании и сервисы, чья аудитория превышает 10 миллионов пользователей, а также несколько интересных фактов о каждом из них. Узнать больше!...
02 05 2026 15:46:35
Что же такое эти authority и чем они лучше и полезнее, к примеру, чем Page Rank?...
01 05 2026 3:32:30
Как сэкономить на рекламе мобильных приложений в Facebook...
30 04 2026 16:58:17
Снимать скрин нужно красиво и логично, вне зависимости от того, кому вы его покажете: начальнику, другу или многотысячной аудитории блога...
29 04 2026 23:47:28
Пиксель Facebook — инструмент аналитики рекламной системы, который можно использовать и для Instagram....
28 04 2026 9:53:27
Что нужно знать перед запуском рекламы в мессенджерах....
27 04 2026 20:36:15
Тренинг по контекстной рекламе образовательных курсов в Google Ads, Яндекс.Директ, Target@mail...
26 04 2026 16:39:34
Проверяем, есть ли разница в ранжировании при наличии/отсутствии этих слов в метаданных. Эксперимент....
25 04 2026 8:55:44
Tencent — китайская компания, мировой лидер в сфере игр. Все о создании компании, доходах, прибыли, инвестициях. Особенности ведения бизнеса в Китае — в пересказе статьи Паки Маккормик. Читать дальше!...
24 04 2026 20:58:31
Подкаст — это аудиозапись в повествовательном, музыкальном, юмористическом формате. Создается с целью рекламы, увеличения потока посетителей на сайт и роста почитателей определенного продукта...
23 04 2026 12:20:43
Работать сейчас — не зазорно, а просто необходимо для страны...
22 04 2026 7:12:52
SEO-специалист Netpeak Виктория Игнатьева опубликовала небольшой обзор особенностей рынка SEO Японии, подготовленный на основе собранных в сети материалов, а также личных знаний и наблюдений...
21 04 2026 22:32:23
![Дополнительные ценности Netpeak — что вы получаете при заказе [SEO 2.0] вместе с поисковым продвижением](/marketing-raw/img/751.php.jpg "Дополнительные ценности Netpeak — что вы получаете при заказе [SEO 2.0] вместе с поисковым продвижением")
В коробку [SEO 2.0] вместе с самим поисковым продвижением входят дополнительные ценности Netpeak: унифицированные действия по увеличению продаж, улучшения удобства работы и преимущества бренда Netpeak...
20 04 2026 16:56:28
Главная цель инфлюенс-маркетинга — теплый и близкий контакт с аудиторией. Клиентам нравится ассоциировать продукты с живыми, знакомыми им людьми — пускай и только по интернету. Читать дальше....
19 04 2026 17:52:26
Пользователи могут смотреть вирусные ролики без единого слова...
18 04 2026 8:53:59
Подробно рассказываем, как создать, внедрить и проверить XML-карту сайта....
17 04 2026 4:32:27
Что делать, если вы специально или нет попали под фильтр: руководство от выявления до спасения...
16 04 2026 5:31:50
Блог на новом движке и с новым дизайном, перетянувший в себя огромное количество постов и комментариев за Х лет своей работы...
15 04 2026 2:33:38
Как мы недооценили уровень конкуренции в нише, и как пришлось с этим бороться, чтобы принести пользу клиенту....
14 04 2026 21:35:14
Какая интересная и трэшовая реклама встречалась в соцсетях в январе 2021-го? Давайте смотреть...
13 04 2026 3:15:42
Примеры странной, классной и непонятной рекламы в соцсетях из моей ленты за февраль 2021 года...
12 04 2026 7:19:18
Расскажем про ошибки интернет-магазинов, которые трудно найти соответствующими программами и сервисами проверки...
11 04 2026 17:34:19
Рост дохода в шесть раз, ROMI +500% за пять месяцев....
10 04 2026 2:22:25
Direct way. Как вложить 200 у.е. и получить 800 у.е....
09 04 2026 21:27:53
Есть восхитительная возможность продвинуть видео на YouTube с минимальными финансовыми потерями!...
08 04 2026 19:34:52
В продажах лучше визуализировать путь потребителя в виде нейронных сетей....
07 04 2026 22:16:14
Короткий интересный клип в Instagram — фишка маркетингового сезона 2015...
06 04 2026 23:21:31
Как быстро создавать и запускать объявления, а также массово вносить правки в кампании с помощью файла Excel...
05 04 2026 11:47:44
Сотрудник Google расскажет о том, как присоединиться к протесту, не навредив сайту....
04 04 2026 12:16:24
Как вывести в индекс страницы сайта на Ajax: от необходимости их создания, роли SEO, ускорении индексации и реальные рекомендации всего в трех пунктах, чтобы основное преимущество таких сайтов работало безотказно...
03 04 2026 9:10:20
Новая партнерская программа Netpeak agency. Как получить теплого лида, стабильный пассивный доход, разместить свой логотип и ссылку на сайт на сайте Netpeak и другие бонусы партнерской программы. Узнать больше!...
02 04 2026 20:36:38
Иконки отличаются между собой размером, формой, весом, количеством оттенков и объемом. Наиболее популярными считаются векторные пиктограммы...
01 04 2026 8:34:45
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::
