Привет! Меня зовут Александр Плошкин, я руковожу группой развития качества персонализации в Яндексе. Сегодня мы открываем доступ к одному из крупнейших рекомендательных датасетов — Yambda. Он содержит 4,79 миллиардов обезличенных пользовательских действий, собранных за 10 месяцев использования сервиса Яндекс Музыка.
Мы выбрали Яндекс Музыку, потому что это крупнейший подписной стриминговый сервис в России, которым в среднем в месяц пользуются 28 миллионов людей. Существенная часть датасета — агрегированные прослушивания, лайки, дизлайки, а также некоторые характеристики треков, полученные из системы персональных рекомендаций «Моя волна». Все данные о пользователях и треках анонимизированы: датасет содержит исключительно числовые идентификаторы, что обеспечивает конфиденциальность.
Рекомендательные алгоритмы помогают людям находить нужные товары, фильмы, музыку и многое другое — именно они лежат в основе сервисов: от интернет‑магазинов до онлайн‑кинотеатров. Развитие этих алгоритмов напрямую зависит от научных исследований, для которых нужны качественные и объёмные датасеты. При этом опенсорс‑датасеты чаще всего невелики по размеру или уже устарели, так как коммерческие компании, которые накапливают терабайты данных, редко их публикуют.
Публикация больших открытых датасетов наподобие Yambda помогает решить эту проблему. Доступ к качественным большим данным открывает новые возможности для научных исследований и привлекает к области внимание молодых учёных, заинтересованных в применении машинного обучения для решения актуальных задач.
В этой статье я расскажу, из чего состоит датасет, как мы его собирали и как вы можете использовать его для оценки новых рекомендательных алгоритмов.
