Как рекомендательные системы влияют на время в сети и счастье пользователей

Это первый эпизод подкаста «Сквозь VK», посвящённого технологиям, которые используются во множестве продуктов компании VK. Его темой стали рекомендательные системы: кто их делает, как они устроены, как влияют на счастье пользователя и можно ли без них обойтись. Развеиваем мифы, рассматриваем метрики, вспоминаем цитаты великих людей и всё это — в привязке к задачам бизнеса и интересам пользователей. Герои эпизода: • Андрей Кузнецов, эксперт по ML • Андрей Зимовнов, директор по ML в AI VK Ведущая: Марина Эфендиева, технологический обозреватель. В этом эпизоде расскажем: • как устроены рекомендательные системы и где они используются; • можно ли производителям контента подстроиться под рекомендеры; • без каких навыков не обойтись в работе с рекомендациями; • зачем нужны A/B-тесты; • метрики, дашборды, код, оптимизация; • что читать, слушать, смотреть на тему рекомендательных систем; • когда умный контент победит; • есть ли жизнь после работы. Смотрите и подписывайтесь в VK Видео и Дзене, слушайте на популярных подкаст-платформах: Тайм-коды: 00:00 Интро 00:22 О чём новый подкаст «Сквозь VK» 01:29 Что такое рекомендательные системы 03:17 Как измерить эффективность работы рекомендательной системы 06:08 Зачем нужно A/B-тестирование и как выкатываются изменения 09:07 Что должна делать рекомендательная система с точки зрения автора 10:08 Как работают рекомендации в OK и ВКонтакте 13:02 Делать всё самим или использовать опенсорс 16:04 Где искать актуальную информацию и где находить новые источники 19:25 Как отдыхать, если надо всё время учиться и работать 20:29 Типы рекомендательных систем 23:13 Главный секрет попадания в рекомендации 23:30 Как выйти за рамки информационного пузыря 27:40 Как соцсети борются за внимание пользователей 28:50 Почему важно продвигать полезный контент 32:00 Как пользователю предлагают новые возможные интересы 34:05 Поколенческие различия и работа рекомендаций 37:44 Явный и неявный отклик пользователя: на что реагируют рекомендеры 44:39 Какое развитие ждёт рекомендательные системы 47:59 P. S. Для самых внимательных