Яндекс Go внедрил в приложение такси систему рекомендаций адресов на основе генеративных моделей. Как сообщает канал «Технологии Яндекса», алгоритм под названием ARGUS предугадывает точку назначения, избавляя пользователя от ручного ввода или установки метки на карте.
Как это работает
Система анализирует поведение человека и контекст: время суток, день недели, местоположение, действия в приложении. В будни она может предложить дорогу до работы, на выходных — до спортзала или бассейна. Если пользователь купил билет в «Афише», алгоритм подскажет кинотеатр. Для каждого человека в конкретный момент формируются персональные варианты.
По данным Яндекса, при выборе из предложенных точек заказ такси происходит в два раза быстрее, чем при ручном вводе адреса. Сейчас пользователи соглашаются с рекомендованным адресом в 66% случаев.
Две нейросети вместо одной
ARGUS — не первый проект Яндекса на этой технологии: похожие алгоритмы уже применяются в «Моей волне» и Яндекс Маркете. Однако там система показывает новое и неизведанное, а в такси задача иная — угадать конкретный адрес, о котором человек уже думает.
Архитектура ARGUS — двухбашенная. Одна нейросеть отвечает за долгосрочные привычки, историю поездок и текущий контекст, вторая — за место назначения. В процессе обучения обе модели учатся сопоставлять данные на едином математическом языке, что позволяет сравнивать миллионы пользователей с миллионами адресов.
Для обучения использовался датасет из нескольких миллиардов обезличенных взаимодействий с сервисами такси. Модели показывали как верные, так и ошибочные рекомендации — так система научилась находить неочевидные связи между событиями, учитывать логику дней недели и отсеивать статистически частые, но неподходящие варианты.
Что это значит
Для пользователя главное — экономия времени: не нужно вспоминать точный адрес или искать его на карте. Для Яндекса — рост конверсии и лояльности: чем точнее подсказка, тем быстрее заказ. В более широком смысле это ещё один шаг к тому, чтобы интерфейсы предугадывали желания, а не ждали команд. Правда, как и любая рекомендательная система, ARGUS ошибается — и тогда пользователю приходится исправлять адрес вручную. Впрочем, 66% попаданий для первого поколения — результат, который говорит сам за себя.
Источник: Telegram: Технологии Яндекса
Комментарии
Пока нет комментариев — будьте первым.