Недавно наткнулся на новомодный тренд: рекомендательные системы, — на конкретного его представителя Surfingbird (нет, я не сотрудник данной компании). Сразу встал вопрос, как я могу на этом заработать, не стоит ли готовиться к очередной смене схемы поведения пользователей в сети?

Почему так серьезно?

Примечание: ниже перевод статьи «Rethinking Recommendation Engines» от Alex Iskold (знаменитого своими исследованиями в области экономики внимания и теоретических основ механизма социальных сетей), в которой автор рассматривает текущие рекомендательные системы и пытается предсказать, что ждет их в будущем (фактически, предлагает радикальный способ по их улучшению).

Более двух лет назад Netflix анонсировал соревнование по движку рекомендаций: любой, кто изобретает алгоритм, позволяющий улучшить качество их рекомендательной системы не менее, чем на 10%, выигрывал один миллион долларов. Многие исследовательские группы с энтузиазмом взялись за дело, воодушевленные количеством доступной для анализа информации. В самом начале был достигнут некоторый прогресс, но затем он затормозился, и сейчас исследователи остановились в районе улучшения примерно на 8,5%.

В этом посте мы разберем, почему улучшения рекомендательного движка является не алгоритмической проблемой, а, скорее, вопросом представления. Переосмысление рекомендаций как фильтров и их применение без ориентации на высокий конечный результат, по-видимому, скорее приведет к успеху, чем более быстрое «перемалывание» (crunching) данных.

Всем привет! Меня зовут Сергей, я математик, и я определяю развитие рекомендательной системы Surfingbird. Этой статьёй мы открываем цикл, посвящённый машинному обучению и рекомендательным системам в частности – пока не знаю, сколько в цикле будет инсталляций, но постараюсь писать их регулярно. Сегодня я расскажу вам, что такое рекомендательные системы вообще, и поставлю задачу чуть более формально, а в следующих сериях мы начнём говорить о том, как её решать и как учится наша рекомендательная система Tachikoma.

Вступление 1.

Много думал и анализировал информацию на тему разработки игр. И чтобы не потерять, а так же поделиться с людьми, получить подсказки, советы и комментарии — решил оформить и выложить статью. На сегодняшний день “геймдизайн” все больше обретает очертания некой науки, требующей особого подхода и изучения. К сожалению, в общем доступе находится очень мало структурированной информации. Что касается иностранных авторов, имеющих большой опыт и ряд успешных проектов — зачастую их труды так и не попадают на прилавки отечественных магазинов. А изучить их в оригинале многим мешает языковой барьер.
В данной ситуации спасением служат статьи, где люди делятся впечатлениям и личным опытом по разработке игр. Эти статьи не только и не столько доносят до читателей новую информацию, сколько подают ее в новом свете, позволяя более четко осознать и отобразить в жизнь.

Вступление 2

Хочу отметить, что на написание материала оказало влияние выступление на Sociality Rocks 2011 Henric Suuronen — руководитель студии Wooga, разработчика Bubble Island и других хитов. Особого внимания заслуживает статья Андрея Плахова “Геймдизайнерам о программистах или как программировать программистов”. По аналогии с той статьей возникла мысль, что программировать можно и пользователей тоже. Программировать их модель поведения, чтобы их развлекать и извлекать нужные нам ценности — платежи, удержание в игре, привлечение новых игроков. И одним из инструментов удержания служит набор функций в приложении, который можно условно назвать игровым циклом. Об этом мы и поговорим далее