В недавно опубликованной статье «Fifty Shades of Ratings: How to Benefit from a Negative Feedback in Top-N Recommendations Tasks» группа исследователей из Сколковского университета науки и технологий представила инновационный рекомендательный алгоритм для систем, основанных на рейтингах контента.
Читать далее Негативный фидбек в рекомендательных системах и модель CoFFee
Группа исследователей из Университета Миннесоты (США) и Технического университета Эйндховена (Нидерланды) представила результаты работы, посвященной анализу представления рекомендаций — стратегиям их показа пользователям. Это — сравнительно неизученное направление в теории рекомендательных систем. Читать далее Представление рекомендаций: новые стратегии и их сравнение
Одним из наиболее интересных исследований, представленных на главной международной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys, была совместная работа ученых из США и Тайваня, посвященная новому методу предсказания CTR. Ежегодная конференция 10th ACM RecSys 2016 прошла в Бостоне (США) в сентябре 2016 года. Читать далее Факторизационные машины для предсказания CTR
Одной из задач, затронутых на последних конференциях ACM RecSys (главные международные форумы по рекомендательным системам), стала так называемая проблема постоянного холодного старта рекомендательных систем [1].
Читать далее Проблема постоянного холодного старта в рекомендательных системах
В сети появилось мнение Brad Nunn, одного из топ-менеджеров Varick Media Management, достаточно известного игрока на американском рынке programmatic.
Он поднимает интересную дискуссию среди маркетологов — не привела ли их погоня за 100% видимостью к обратному результату? Оригинал интервью доступен по ссылке. (http://adexchanger.com/data-driven-thinking/efficiency-vs-100-viewability-important-metric/)
Довольно часто в коммерческих предложениях различных медийных агентств или в клиентских брифах можно встретить следующую формулировку: 100% видимость. Для начала давайте разберемся, что же означает этот термин? Читать далее Что важнее: эффективность или 100% видимость?
Мы начинаем цикл статей, посвященных архитектуре аналитических сервисов, в том числе работающих с BigData. Данный цикл будет интересен, в первую очередь, не столько специалистам в области digital marketing, хотя и они могут почерпнуть для себя интересные подробности и составить общее представление о технических особенностях архитектур подобного рода, сколько IT-специалистам, занимающимся построением таких систем. Читать далее Заметки по архитектуре аналитических сервисов. Часть 1: из Kafka на S3 при помощи Secor
Одной из главных задач, возникающих при подборе рекомендательных методов для того или иного ресурса, является достижение максимально возможной удовлетворенности пользователя предоставляемыми рекомендациями. Она может измеряться различными способами, но все они покажут наилучшие значения в тех случаях, когда пользователи совершают большое количество переходов по рекомендуемым материалам, долго остаются на страницах площадки, изучая предоставленный контент.
iab (Бюро интерактивной рекламы) выпустило исследование, проводившееся среди 1300 десктопных и 200 мобильных пользователей в США. Исследование проводилось среди взрослой аудитории от 18 лет, как использующих различные блокировщики, так и нет. Участники просматривали специально отобранные 36 сайтов разного типа. Их поведение на сайте также оценивалось с помощью технологии eye tacking.
Читать далее Как убедить посетителей откзаться от использования AdBlock. Рекомендации iab.
Ни для кого не секрет, что популярность программа для блокирования рекламы набирает обороты. Когда реклама перестает показываться, издатели начинают нести убытки. Блокировщики рекламы уже пришли и на мобильные платформы. А после того, как Apple внедрила блокировщик в iOS, издателям точно стоит подумать о том, как же жить дальше в изменившейся реальности. По некоторым оценкам, блокировщик и предотвратили показы рекламы более чем на 21 млрд. $. И, конечно, издателям есть за что их ненавидеть.
Возможно стоит взглянуть на проблему и под другим углом? Все издатели знают, что их пользователи используют блокировщики рекламы, но в действительности не понимают мотивации пользователей. Распространенное мнение, о том что пользователи блокировщиков гики, которые используют их, чтобы лишить издателя его доходов, может быть не совсем верным. На самом деле, ситуация несколько сложнее, давайте попробуем разобраться. Читать далее AdBlock — это не только внешняя проблема
Существует множество классификаций рекомендационных движков, как с точки зрения применяемых в них математических моделей, так и со стороны используемых данных. Одной из главных стратификаций в коммерческих рекомендационных системах является степень их “динамичности”, то есть принцип перевычисления рекомендационных материалов. Читать далее Динамические рекомендации и персонализация
