Заказчик
Прием решений до

27.08.26 (включительно)

Форма вознаграждения

Договорная, по результатам рассмотрения предложенного решения

Статус продукта

MVP

Тип задачи

Задачи ИКТ

Сфера применения

Медиасфера

Область задачи

Обработка и преобразование информации

Тех задание
Тип продукта

ПО/ИС,

Мобильное приложение

Описание проблемы

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.

Ожидаемый эффект

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.

ФИО ответственного лица

Болдышевский Дмитрий Ильич

Цель и описание задачи (проекта)

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.

Примечание

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.