RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?

eugeneyan

eugeneyan

Начните здесь Статьи Выступления Прототипирование Об авторе

RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?

Кейноут RecSys 2022 — Стоит ли овчинка выделки?

[ recsys engineering production ] · 2 min read

[ recsys engineering production ] · чтение на 2 мин

I was invited to give a keynote at the RecSys 2022 Workshop for Online Recommender Systems and User Modeling (ORSUM). I figured I’d take the opportunity to share a balanced perspective on real-time recommender systems: When are batch recommenders more effective, and when do online recommenders shine? I also shared three examples at Amazon Books to highlight the strengths of online recsys and some lessons we learned.

Меня пригласили выступить с кейноутом на воркшопе RecSys 2022 по онлайн-рекомендательным системам и моделированию пользователей (ORSUM). Я решил воспользоваться возможностью и поделиться взвешенным взглядом на рекомендательные системы реального времени: когда батч-рекомендатели эффективнее, а когда блистают онлайн-рекомендатели? Я также привёл три примера из Amazon Books, чтобы показать сильные стороны онлайн-recsys и некоторые усвоенные нами уроки.

Here’s the title and abstract:

Вот название и аннотация:

Title: Online Recommender Systems: Is the juice worth the squeeze?

Abstract: Online recommender systems are increasingly prevalent given their ability to adapt to the customer’s needs in real time. Nonetheless, they come with additional costs (computation, operational) and complexity (infra). In this keynote, we explore when it makes sense to use an online recommender and when a batch recommender is good enough. Then, to better understand the differentiating strengths of online recommenders, we share three systems at Amazon Books that play to these strengths, high-level results, and lessons from making them work in the field.

Название: Онлайн-рекомендательные системы: стоит ли овчинка выделки? Аннотация: Онлайн-рекомендательные системы получают всё большее распространение благодаря способности подстраиваться под потребности клиента в реальном времени. Тем не менее они сопряжены с дополнительными затратами (вычислительными, операционными) и сложностью (инфраструктура). В этом кейноуте мы разбираем, когда имеет смысл использовать онлайн-рекомендатель, а когда достаточно батч-рекомендателя. Затем, чтобы лучше понять отличительные сильные стороны онлайн-рекомендателей, мы делимся тремя системами из Amazon Books, которые играют на этих сильных сторонах, высокоуровневыми результатами и уроками, полученными при их внедрении на практике.

Online Recommender Systems: Is the juice worth the squeeze?

Онлайн-рекомендательные системы: стоит ли овчинка выделки?

Agenda for the talk

Программа доклада

Online RecSys excel at being responsive, contextual, and counterintuitively, reducing cost

Онлайн-recsys превосходно справляются с отзывчивостью, учётом контекста и, как ни странно, снижением затрат

Three systems to serve cold-start users, consider context, and reduce waste & staleness.

Три системы для обслуживания cold-start пользователей, учёта контекста и сокращения избыточности и устаревания.

If you need help falling asleep, here’s a recording of the talk.

Если вам нужно помочь заснуть, вот запись доклада.

I got many questions during the Q&A and after the conference. Questions came in via the RecSys slack too. People seemed to like the talk based on the nice messages I received.

Я получил много вопросов во время сессии Q&A и после конференции. Вопросы приходили и через RecSys Slack. Судя по приятным сообщениям, которые мне написали, людям доклад понравился.

Leaving this here for when imposter syndrome inevitably strikes again. pic.twitter.com/Oe9VAdsG1W

Оставлю это здесь на случай, когда синдром самозванца неизбежно нагрянет снова. pic.twitter.com/Oe9VAdsG1W— Eugene Yan (@eugeneyan) 25 сентября 2022

Thanks to my team at Amazon Books for helping with approvals and prep: Sean, Rupak, Saurav, Matt S, Hugo, Pablo, Matt D, Florian, Artem, Lucie, Juwon, Anant, and more.

Благодарю мою команду в Amazon Books за помощь с согласованиями и подготовкой: Sean, Rupak, Saurav, Matt S, Hugo, Pablo, Matt D, Florian, Artem, Lucie, Juwon, Anant и других.

If you found this useful, please cite this write-up as:

Если это оказалось вам полезным, пожалуйста, цитируйте эту заметку так:

Yan, Ziyou. (Sep 2022). RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/speaking/recsys2022-keynote/.

Yan, Ziyou. (Sep 2022). RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?. eugeneyan.com. https://eugeneyan.com/speaking/recsys2022-keynote/.

or

или

@article{yan2022keynote, title = {RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2022}, month = {Sep}, url = {https://eugeneyan.com/speaking/recsys2022-keynote/} }

@article{yan2022keynote, title = {RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?}, author = {Yan, Ziyou}, journal = {eugeneyan.com}, year = {2022}, month = {Sep}, url = {https://eugeneyan.com/speaking/recsys2022-keynote/} }

Join 11,800+ readers getting updates on machine learning, RecSys, LLMs, and engineering.

Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.