All countries

Price: 0

Number of applications: 2

Разработка модуля персонального ранжирования рекомендаций для AI-сервиса IDEAWA
Customer

IDEAWA GROUP
Decision acceptance deadline

27.08.26 (inclusive)

Form of award

Договорная, по результатам рассмотрения предложенного решения

Product status

MVP

Task type

ICT tasks

Сфера применения

Media sphere

Область задачи

Information processing and transformation

Tech-task
Скачать файл
Type of product

Software/ IS,

Mobile app

Problem description

DEAWA разрабатывает AI-сервис персональных рекомендаций для свободного времени. Система может предлагать пользователю места, мероприятия, домашние активности, контент и другие варианты досуга. Для одного пользовательского запроса система может получать десятки потенциально подходящих вариантов из разных источников. Простая сортировка по рейтингу или расстоянию не позволяет учитывать индивидуальный контекст пользователя. Необходимо разработать технологический модуль, который будет автоматически оценивать и ранжировать доступные варианты с учётом нескольких факторов одновременно: текущего местоположения; времени и доступной продолжительности; бюджета; интересов пользователя; предыдущих лайков и дизлайков; уже показанных рекомендаций; предпочтения активного или спокойного отдыха; формата отдыха: один, пара, друзья, семья; расстояния и времени в пути; времени работы объекта или начала мероприятия; погодных условий; соответствия текущему запросу пользователя; предпочтения знакомых или новых типов активности. Проблема заключается в необходимости объединить эти параметры в единый механизм ранжирования, который будет работать быстро, предсказуемо и сможет постепенно улучшаться на основании пользовательской обратной связи.

Expected effect

Разработка модуля персонального ранжирования позволит повысить релевантность рекомендаций IDEAWA за счёт одновременного учёта интересов пользователя, текущего контекста, бюджета, расстояния, времени, истории взаимодействий и обратной связи. Ожидается снижение количества нерелевантных и повторяющихся рекомендаций, повышение разнообразия предлагаемых вариантов и увеличение доли рекомендаций, с которыми пользователь взаимодействует. Решение также должно создать технологическую основу для последующего перехода от rule-based ранжирования к ML/AI-модели, обучаемой на накопленной пользовательской обратной связи.

Full name of responsible person

Болдышевский Дмитрий Ильич

Purpose and description of task (project)

Разработать прототип модуля персонального ранжирования рекомендаций, который получает набор подготовленных объектов и пользовательский контекст, рассчитывает релевантность каждого варианта и возвращает отсортированный список наиболее подходящих рекомендаций.

Note

IDEAWA — мобильное приложение с AI-персонализацией досуга. Проект находится на стадии MVP. В рамках данной задачи рассматриваются предложения по архитектуре и реализации модуля персонального ранжирования. Предпочтителен подход, позволяющий начать с детерминированной модели скоринга и в дальнейшем перейти к ML / Learning-to-Rank на основе накопленной пользовательской обратной связи. Для оценки решения могут быть предоставлены обезличенные тестовые данные, структура входного JSON, примеры объектов рекомендаций и тестовые пользовательские сценарии. API-ключи, персональные данные пользователей и производственные доступы на этапе первичного рассмотрения не предоставляются.

Send the solution