Работа магистрантки института СПИНТех Ольги Сапроновой направлена на решение проблемы так называемого «холодного старта» — ситуации, когда о пользователе «Авито» почти ничего не известно. Суть алгоритма — в переводе огромного массива объявлений в компактную систему кластеров, что позволяет системе быстрее «понять» нового пользователя и выдавать более точные рекомендации уже с первых минут взаимодействия.

Методика Ольги сочетает интерактивный сбор интересов, кластерный анализ и предиктивную модель на основе искусственного интеллекта. Это повышает точность ранжирования рекомендаций для новых пользователей в 2,3 раза, а качество — в 2,85 раза по сравнению с предыдущей системой.

Над похожей задачей работает аспирант СПИНТех Юрий Болотин. Его методика использует цифровые следы пользователей в интернете — от соцсетей до отзывов — для формирования прогнозов интересов. Разработанный им модуль уже используется в рекомендательной системе одного из ведущих банков страны. Он показал рост точности рекомендаций в 5,1 раза, а качества — в 7,2 раза.

СПИНТех продолжает развивать направление интеллектуальных систем и предиктивной аналитики с применением ИИ в разных отраслях — от образования до микроэлектроники.