Персональный алгоритм рекомендаций: образовательный контент, реклама и открытые данные

Science Bar Hopping

В этом эпизоде говорим о рекомендательных системах и создаем идеальную ленту новостей, музыки и кино. Зачем нужны честные алгоритмы рекомендаций? Как вокруг человека формируется информационный пузырь? И реально ли ограничить количество рекламы в своей ленте?

Этот сезон «Бумага» записала совместно с компанией Selectel — одним из ведущих российских провайдеров облаков и IT-инфраструктуры.   

В гостях — архитектор машинного обучения в Yota и преподаватель курса Data Science СПбПУ Дмитрий Перец, заведующая лабораторией социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ Олеся Кольцова, старший преподаватель института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Андрей Дахнович.

Участвуйте в конкурсе и предлагайте свои идеи: как бы вы переделали существующие рекомендательные алгоритмы, если бы они создавались с нуля? Пишите варианты в комментариях на ютьюбе, где тоже выходит наш подкаст. Автору лучшего ответа мы подарим год подписки на одну из рассылок «Бумаги» и приз от Selectel.

To listen to explicit episodes, sign in.

Stay up to date with this show

Sign in or sign up to follow shows, save episodes and get the latest updates.

Select a country or region

Africa, Middle East, and India

Asia Pacific

Europe

Latin America and the Caribbean

The United States and Canada