❓Как обнаружить и смягчить эффект популярности (popularity bias) в рекомендательной системе
Алгоритмы рекомендаций часто усиливают популярность уже популярных видео — их всё чаще показывают, в то время как новые или нишевые остаются незамеченными. Это создает эффект «богатые становятся богаче».
🔍 Как обнаружить
Посмотрите на логи рекомендаций — если небольшая доля контента получает основную массу показов, это тревожный сигнал. Обычно это «голова» распределения (head), тогда как «хвост» (long tail) игнорируется.
🛠Методы смягчения
• Нормализация метрик (например, watch-time) с учетом числа показов — чтобы не усиливать положительную обратную связь.
• Поддержка длинного хвоста: в механизме отбора кандидатов добавить специальную логику, продвигающую менее популярные видео.
• Умное переупорядочивание (re-ranking): резервировать часть позиций в выдаче для менее популярных видео.
⚠️Важно
• Слишком сильное наказание популярных видео может снизить удовлетворенность пользователя.
• Нельзя наказывать все тематики одинаково: специализированный контент может иметь честно низкие метрики, не из-за предвзятости, а из-за ниши.
❓Как обнаружить и смягчить эффект популярности (popularity bias) в рекомендательной системе
Алгоритмы рекомендаций часто усиливают популярность уже популярных видео — их всё чаще показывают, в то время как новые или нишевые остаются незамеченными. Это создает эффект «богатые становятся богаче».
🔍 Как обнаружить
Посмотрите на логи рекомендаций — если небольшая доля контента получает основную массу показов, это тревожный сигнал. Обычно это «голова» распределения (head), тогда как «хвост» (long tail) игнорируется.
🛠Методы смягчения
• Нормализация метрик (например, watch-time) с учетом числа показов — чтобы не усиливать положительную обратную связь.
• Поддержка длинного хвоста: в механизме отбора кандидатов добавить специальную логику, продвигающую менее популярные видео.
• Умное переупорядочивание (re-ranking): резервировать часть позиций в выдаче для менее популярных видео.
⚠️Важно
• Слишком сильное наказание популярных видео может снизить удовлетворенность пользователя.
• Нельзя наказывать все тематики одинаково: специализированный контент может иметь честно низкие метрики, не из-за предвзятости, а из-за ниши.
Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ye
