RecSys 2022 Keynote - Is the Juice Worth the Squeeze?
Eugene Yan (Ziyou Yan) рассказывает о своём кейноуте на воркшопе ORSUM в рамках RecSys 2022, посвящённом онлайн-рекомендательным системам. Главный вопрос доклада — «стоит ли овчинка выделки»: когда онлайн-рекомендатели действительно оправданы, а когда достаточно батч-подхода. Онлайн-системы выигрывают за счёт отзывчивости, учёта контекста и, что неожиданно, снижения затрат, но требуют дополнительных вычислительных и операционных издержек и усложнения инфраструктуры. Чтобы показать сильные стороны онлайн-подхода, автор приводит три системы из Amazon Books: для обслуживания cold-start пользователей, учёта контекста и сокращения избыточности и устаревания данных. Доклад был тепло принят, вызвал множество вопросов на Q&A и в RecSys Slack.
Кейноут RecSys 2022 — Стоит ли овчинка выделки?
[ recsys engineering production ] · чтение на 2 мин
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.
Вот название и аннотация:
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.
Онлайн-рекомендательные системы: стоит ли овчинка выделки?
Программа доклада
Онлайн-recsys превосходно справляются с отзывчивостью, учётом контекста и, как ни странно, снижением затрат
Три системы для обслуживания cold-start пользователей, учёта контекста и сокращения избыточности и устаревания.
Если вам нужно помочь заснуть, вот запись доклада.
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.
Оставлю это здесь на случай, когда синдром самозванца неизбежно нагрянет снова. pic.twitter.com/Oe9VAdsG1W— Eugene Yan (@eugeneyan) 25 сентября 2022
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.
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/.
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/} }
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, получающим обновления о машинном обучении, RecSys, LLM и инженерии.