Рекомендательный сервис Surfingbird стал резидентом «Сколково»
Проект Surfingbird стал резидентом инновационного центра «Сколково» в кластере «Информационные технологии».
Как рассказали CNews представители проекта, Surfingbird — это рекомендательная система веб-страниц, которая помогает пользователю находить контент в соответствии с его персональными интересами. Сервис существует с марта 2011 г.
Современные рекомендательные системы основаны на методах коллаборативной фильтрации и используют известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя. Первые системы такого типа появились около 20 лет назад. Сейчас основной упор в исследованиях делается на использование тэгов, тематик и другой мета-информации, отметили в Surfingbird. В условиях информационного перенасыщения, это позволяет пользователям находить контент, интересный именно им. В настоящее время в Surfingbird ведутся исследования по учету тематики и содержания веб-страниц, показываемых пользователям, и объединению полученных моделей с «классической» коллаборативной фильтрацией.
«Рекомендации — это настоящее и будущее интернета, — убежден Сергей Николенко, директор по исследованиям Surfingbird. — Для них разрабатывают и используют самые современные и сложные вероятностные модели. Рекомендательные системы уже стали стандартом для изучения пользовательского поведения. В ближайшем будущем эта область как в науке, так и в индустрии будет только расти. Я вижу огромное количество данных и возможностей, которые пока не используются».
«Мы в Surfingbird сейчас работаем именно над тем, как улучшить классические модели, используя эту дополнительную информацию, — продолжил Николенко. — У нас — самые современные алгоритмы, в том числе внутренние разработки, отличная команда и много материала, с которым можно работать».
Напомним, что ранее Surfingbird удалось привлечь около $2,5 млн от российских и французских бизнес-ангелов.
Как рассказали CNews представители проекта, Surfingbird — это рекомендательная система веб-страниц, которая помогает пользователю находить контент в соответствии с его персональными интересами. Сервис существует с марта 2011 г.
Современные рекомендательные системы основаны на методах коллаборативной фильтрации и используют известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя. Первые системы такого типа появились около 20 лет назад. Сейчас основной упор в исследованиях делается на использование тэгов, тематик и другой мета-информации, отметили в Surfingbird. В условиях информационного перенасыщения, это позволяет пользователям находить контент, интересный именно им. В настоящее время в Surfingbird ведутся исследования по учету тематики и содержания веб-страниц, показываемых пользователям, и объединению полученных моделей с «классической» коллаборативной фильтрацией.
«Рекомендации — это настоящее и будущее интернета, — убежден Сергей Николенко, директор по исследованиям Surfingbird. — Для них разрабатывают и используют самые современные и сложные вероятностные модели. Рекомендательные системы уже стали стандартом для изучения пользовательского поведения. В ближайшем будущем эта область как в науке, так и в индустрии будет только расти. Я вижу огромное количество данных и возможностей, которые пока не используются».
«Мы в Surfingbird сейчас работаем именно над тем, как улучшить классические модели, используя эту дополнительную информацию, — продолжил Николенко. — У нас — самые современные алгоритмы, в том числе внутренние разработки, отличная команда и много материала, с которым можно работать».
Напомним, что ранее Surfingbird удалось привлечь около $2,5 млн от российских и французских бизнес-ангелов.
Ещё новости по теме:
18:20