Математики из НИУ ВШЭ и Математического института им. В.А. Стеклова РАН разработали новый алгоритм для прогнозирования предпочтений пользователей смартфонов на базе Android, об этом «Газете.Ru» рассказали в пресс-службе ВШЭ.
Метод основан на анализе фото из галереи пользователя, в то время как другие рекомендательные системы используют только текстовые данные.
— На мобильном устройстве каждого человека хранится огромное количество фотоснимков, которые можно использовать для определения его увлечений, а также предпочтений в еде, одежде, автомобилях. Использование современных методов распознавания фотографий в галерее смартфона позволяет решить проблему «холодного старта», которая случается у новых пользователей. Другими словами, если человек не совершал покупок, не смотрел рекомендованные фильмы, система о нем ничего не знает и не может что-либо предложить, — считает один из авторов статьи профессор НИУ ВШЭ Андрей Савченко.
Отмечается, что новый метод точнее известных аналогов на 2–12% за счет того, что учитываются сцены и объекты на фото одновременно. Кроме того, он также является более быстрым по сравнению с подобными системами, так на обработку одной фотографии уходит от 30 до 100 мс.
По словам исследователей, определение сцен позволяет извлечь информацию о предпочтениях человека, таких как искусство и театры, ночная жизнь, спорт, а детектор объектов может распознавать продукты питания, музыкальные инструменты, транспортные средства и другое, а также по лицам людей проводить анализ демографии и определять социальное положение.
В будущем алгоритм может использоваться для персонализации сервисов и услуг, а также максимально подходящих под конкретного человека рекомендаций.
Цифровой профиль человека сохраняется в виде гистограммы интересов, на основе которой могут работать рекомендательные системы. Например, ученые уже разработали рекомендательную систему ресторанов. На основании местоположения и информации о предпочтениях в еде система предлагает топ-10 ресторанов, которые соответствуют профилю пользователя и у которых максимальный средний рейтинг.
Подписывайтесь на «Гродно 24» в Дзен Новости и на наш канал в Дзен