Ученые со всего мира в ходе исследований смогли понять, как создавать более точные алгоритмы рекомендации для социальных сетей. Исследования проводились командой

ученых из Российского центра данных и процессинга данных (РCDC) при участии физиков из MIT и Тиньцзиньского университета и лингвистов из НИУ ВШЭ.

Ученым удалось разгадать механизм работы последнего поколения алгоритмов рекомендаций. Формула позволяет получить актуальные и максимально точные рекомендации для пользователей за счет матричного дифференцирования и алгоритмического улучшения нескольких моделей социальной организации данных.

Новый алгоритм предлагает следующий способ представления параметров рекомендаций: для каждого пользователя рассчитывается собственный персональный вектор (profile vector), который отражает его цели, предпочтения и т.д. На основе этого вектора роботы задают такие задачи, как индивидуальные K-NN или K-Means кластеризации, что позволяет получить более точные результаты чем при рассчете через простые корреляционные кривые стандартных алгоритмов.

Новые алгоритмы активно используются для рекомендации профилей пользователей в таких социальных сетях, как Facebook, Vkontakte и Instagram. Разработанная формула позволяет повышать точность рекомендаций для пользователей, что делает социальные сети более удобными в использовании.