О компании

Relap помогает крупнейшим сайтам рунета решать две основные задачи: рекомендовать пользователям контент сайта, который заинтересует этого конкретного пользователя, после того как пользователь дочитал текст статьи, на которую он попал из социальных сетей, по ссылке от знакомого и т.д. и показывать релевантную для этого пользователя рекламу.В компании применяется рекомендательная система, которая функционирует на базе разработанных уникальных алгоритмов. Алгоритмы можно разделить на три типа: рекомендации контента, который является популярным или потенциально популярным; алгоритм релевантных документов для каждого элемента контента (так называемый item to item collaborative filtering); и наиболее сложный алгоритм выявления пользователей, релевантных друг другу (user based collaborative filtering). Третий тип алгоритмов позволяет сравнивать произвольные объекты: людей, имеющих схожие музыкальные вкусы, анализировать потребительскую корзину на предмет выявления сопутствующих или комплементарных товаров, или выявлять людей со схожими интересами на основании статистики просматриваемых в интернете страниц.

Проекты

Tachikoma: формирование профилей и графа интересов пользователей для создания персонального интернет-пространства и генерации высококачественного трафика
Описание проекта
Проблема рекомендательных систем состоит в том, что необходимо вычленить ключевые и уникальные свойства объекта. Наиболее сложным алгоритмом является выявление пользователей, релевантных друг другу. Присутствуют как алгоритмические сложности, так и существенная вычислительная емкость. Алгоритм позволяет сравнивать произвольные объекты: людей, имеющих схожие музыкальные вкусы, анализировать потреб. корзину, выявлять людей со схожими интересами на основании статистики просматриваемых в интернете страниц. Классическим подходом является TFIDF.Для решения проблемы компания переменила пул алгоритмов - LSA и SVD. SVD - это сингулярное разложение матрицы на матрицу меньшего ранга. Уникальность подхода состоит в том, что вместо документов применяются пользователи, а вместо слов - характеристики объектов. Это позволило объединить пользователей в кластеры по интересам, искать похожих пользователей уже внутри кластера, повысив релевантность выявленных интересов на порядок (в сравнении с TFIDF).
Потребности
Потребители продукции/Клиенты
Выход на международные рынки
Свернуть

Руководитель

БАГУДИНАЕЛЕНАГЕННАДЬЕВНА
УК МЭЙЛ.РУ ГРУП в лице Генерального директора

Информация о компании

ОРН
1120474
ИНН
7716684932
ОГРН
1117746206016
КПП
771401001
Статус
Действующая
Учредители
ЛЭНДСИР ТРЕЙДИНГ ЛИМИТЕД
Уставный капитал
25 000
FacebookTwitter
125167, ГОРОД МОСКВА, ПР-КТ ЛЕНИНГРАДСКИЙ, Д. 39, СТР. 79, ЭТ/ПОМ 6/1