Recommend me. Pandem

Платформа для управления рекомендациями «Пандем»и 6 рекомендательных систем!

Специально для Видеоморя!

Это волшебное слово – рекомендации

За много лет эксплуатации различных видео сервисов мы пришли к выводу, что

не существует универсальной и идеальной системы рекомендаций для всех случаев

Все подходы имеют свои преимущества и недостатки, и нужно уметь выбирать наиболее подходящий в данный момент, для конкретного пользователя.

ПОЭТОМУ…

Мы предлагаем платформу для управления рекомендациями Пандем

и6 рекомендательных систем!

Пандем – это:• универсальный механизм управления выдачей

различных рекомендательных систем• простая интеграция новых рекомендательных

систем• оценка обратной связи и сбор статистики

рекомендаций• а главное – самая высокая эффективность, которая

достигается выбором наиболее подходящей в данном контексте рекомендации

Проблемы индивидуального восприятия

• пользователи имеют разные причины посещения ресурса;

• пользователи покидают ресурс при наступлении разных условий, которые не учитываются;

• на эффективность рекомендаций влияет не только что рекомендуется, но также как и когда;

• самая распространенная ошибка — выбор той системы, которая показалась наиболее близкой по выдаче именно собственнику ресурса.

Множество базисов для систем рекомендаций

Википедия делит все системы на два типа: фильтрация содержимого и коллаборативная

фильтрация. Все РС основываются на информации о контенте (жанр,

популярность, целевая аудитория), пользователе (возраст, пол и т.п.) и информации о поведении

пользователя (что смотрел, когда смотрел).

Базисы для сбора информации

А если каким-то образом объединить преимущества всех подходов?

Исходная задача

Рекомендательная система для видео соцсети Видеоморе — интеллектуальный сервис, способный предлагать пользователям:

Проблемы

• Преобладает сериальный контент и нет ничего логичнее, чем предложить смотреть следующую серию

• Ни одна из существующих СР не разделяет сериал на отдельные серии и считает его единой сущностью

• При такой интерпретации для СР очень мало входной информации для аналитики

Существующие на Видеоморе СР

- предложить из непросмотренных популярных роликов (по просмотрам и рейтингу)- предложить из новинок- предложить из редакторской выборки- предложить следующую серию

Согласно статистике, больше всего кликают на следующую серию!

Система управления рекомендациями

Предлагаемый продукт Пандем включает в себя комплекс мер и средств, позволяющих построить правильную систему подбора релевантного контента, как в существующем проекте, так и в случае «холодного старта». Особенностью комплекса является обратная статистическая связь и чёткая предсказуемая управляемость.

Элементы системы

Элементы системы управления рекомендациями

1. МаркерыСпециальные механизмы отслеживания поведения пользователя, учитывающие максимальное количество параметров, которые могут влиять на выбор рекомендации: точка входа, время последнего визита, просматриваемый контент в данный момент, откуда пришел, как давно был последний раз, лояльность к контенту, текущее время посещения, какую часть видео смотрит и др.

2. Точки рекомендацийМеста страниц сайта или приложения, в которых пользователь может получать рекомендации. Примеры: блок справа от плеера; блок в плеере по окончанию просмотра; блок в плеере в первую минуту просмотра [разделение экрана]; блок в плеере в последнюю минуту просмотра [разделение экрана]; блок, появляющийся при большом количестве неудачных просмотров контента [всплывающее окно]; блок, появляющийся на главной странице, если пользователь уже известен; и др.

Элементы системы управления рекомендациями

Элементы системы управления рекомендациями

Главная новое и авторизованный Новый дизайн блоков с тумбнейлами - чётко выделены проект, новая серия и цитаты.

Элементы системы управления рекомендациями

Постпросмотр: В плеер включена панель:- С названием просмотренной

серии, кнопками like, поделиться и повторить (при наведении отображается название кнопки),

- вкладышем "Выбрано для Вас" с возможностью обновления предложенных видео (кнопка с обратными стрелками)

- каждое видео помечено плашкой с иконкой ("следующая серия" и другие)

3. Системы рекомендацийНабор интеллектуальных (коллаборативные рекомендации, рекомендации на цепочках и т.д.) и простых алгоритмов (следующая серия, первая серия, последняя серия, ближайшая не просмотренная серия в проекте пользователя и т.д.).

Элементы системы управления рекомендациями

4. ФильтрыНабор условий, по которым очищается финальная выдача СР для отображения пользователю. Это, например, позволяет избежать нежелательного попадания в рекомендации контента 16+ в выборке для просмотра детьми, даже если когда-то кто-то из родителей мог смотреть его, на этом же устройстве, под тем же пользователем.

Элементы системы управления рекомендациями

5. Система управленияМеханизмы, которые позволяют задавать правила отображения рекомендаций пользователям: с какими маркерами, в какой точке рекомендаций, в каком порядке и выдачу каких систем рекомендаций показывать.

Элементы системы управления рекомендациями

Элементы системы управления рекомендациями

Элементы системы управления рекомендациями

6. СтатистикаМодуль, собирающий статистические данные по всевозможным показателям (средняя глубина просмотра, среднее количество возвратов и др.) и отображающий эти данные. Кроме того, этот модуль фиксирует все изменения в системе и даёт возможность отмечать в статистике события, способные повлиять на ключевые показатели (редизайн, подлив трафика и др.). Например, успешной рекомендацией мы считаем клик на нее и факт просмотра более 20% видео.

Элементы системы управления рекомендациями

Предлагаемыесистемы рекомендаций

1. Ассоциативные рекомендации с тегами

1. Ассоциативные рекомендации на основе тегирования

• Редактор помечает контент заранее утверждённым набором тегов

• Периодически обновляется граф связей контента, связанных между собой общими тегами

• В момент запроса из графа выбирается такой контент, который имеет наибольшие размеры множества общих тегов, полученных при пересечении с текущим

2. Рекомендации на основе цепочек просмотров

2. Рекомендации на основе цепочек

2. Рекомендации на основе цепочек просмотров

• Считаем, что пользователю будут интересны лучшие ролики, которые просмотрены другими пользователями после такой же последовательности просмотров.

• Лучшие ролики — ролики с хорошими косвенными оценками и хорошей надёжностью.

• Ролик имеет хорошую оценку, если хороших оценок больше, чем плохих.

• Ролик имеет надёжную оценку, если количество оценок ролика велико.

• Цепочки – основа функционирования РТЖАП.

2. Рекомендации на основе цепочек просмотров

1. При просмотре контента, для каждого пользователя фиксируется история просмотров. 2. На основе истории всех пользователей строится и периодически обновляется

расширенный граф переходов. 3. В момент запроса рекомендации:

• по этому графу осуществляется поиск наиболее точно совпадающих последовательностей просмотров;

• извлекаются все возможные переходы из найденных последовательностей;• каждый переход взвешивается на основе количества оценок и самой оценки (чтобы

избежать ошибок при малом количестве оценок), • переходы сортируются;• рекомендации контента, соответствующего переходам, отдаются пользователю.

В основе работает СР на основе цепочек, с учетом специфики РТЖАП:• сверхкороткий хронометраж• подбор контента по заданным критериям в

реальном времени• реакция на выбор пользователей в реальном

времени• особые правила чередования контента внутри

РТЖАП

2’. Генератор РТЖАП

3. «Заразные» рекомендации

3-4. «Заразные» рекомендации и учёт настроения (Moodometer)

1. Каждый ролик и пользователь имеют набор взвешенных тегов (базовые значения тегов роликов задаются редактором; базовый набор у пользователя пуст или предопределён редактором);

2. При взаимодействии пользователей с контентом происходит частичный обмен весами;

3. Передача весов к пользователю ведётся в рамках нескольких временных интервалов. Это позволяет оценивать как его текущее настроение, так и долгосрочное настроение (интересы);

4. Подбор рекомендаций происходит аналогично подбору в рекомендации по тегам.

3-4. «Заразные» рекомендации и учёт настроения (Moodometer)

Особенности:1. Позволяет автоматически давать оценку

пользователям по тегам;2. Позволяет автоматически давать оценку не

оценённым роликам на основе оценки пользователей;3. Позволяет пользователю корректировать свою

собственную оценку с целью корректировки выдачи рекомендаций (Moodometer)

Социальный граф

5. Социальный граф1. производится выборка основных сущностей

социальных сетей и их статистический анализ с целью классификации взаимодействия с ними;

2. при авторизации пользователей через изученные соц. сети производится построение личного графа пользователя с целью выявления взаимодействия с известными сущностями;

3. на основе взаимодействий уточняется портрет пользователя (демография, интересы);

4. В соответствии с портретом пользователя осуществляется социально-демографическая выдача рекомендаций, а также интеграция с системой Moodometer.

• Анализируется история просмотров различных пользователей.

• Выделяются пользователи с «похожими» вкусами: если они смотрели такие же ролики и похожим образом их оценили.

• РС предлагает другие ролики из истории просмотра похожего пользователя, которые прямым или косвенным образом получили положительную оценку и данный пользователь еще не смотрел их.

6. Коллаборативные рекомендации

Система рекомендаций Количество переходов по рекомендации

Эффективность (успешные/неуспешные переходы)

1. Существующие на Видеоморе системы рекомендаций

7 338 1,78

2. Редакторские рекомендации, которые ещё не попали в п.1.

3 456 0,99

3. Ролики проекта, не вошедшие в п. 1 и п.2

743 0,96

4. Популярные ролики 2 510 0,81

5. Рекомендации на цепочках 4 824 2,97

6. Следующая серия 117 815 2,05

Пример сравнительной оценкиэффективности рекомендаций

Оценка эффективности

Например, система, построенная на цепочках, превосходит по качеству существующую систему рекомендаций на 30%.При переходе по старой системе рекомендаций на один отказ было ~2 успешных просмотра.При переходе по новой системе рекомендаций на один отказ было ~3 успешных просмотра.

Эффективные рекомендации – выполненный бизнес-план 2013 года!

Персональные рекомендации

Больше просмотров - больше рекламного времени

Больше удовольствия от просмотра

Больше возращений на сайт

Спасибо за внимание!

Генеральный директорЗАО «Инвентос»

Волобуев О.А.

Завораживающие рекомендации, бьющие точно в цель