От закупок до бронирования книг: как рекомендательные системы улучшают столичные цифровые сервисы

Для создания рекомендательных систем все чаще применяют нейросети. Они помогают пользователям находить фильмы и сериалы на стриминговых платформах, подбирать музыку, книги и другие товары в специальных сервисах.

Такие технологии используются и в городских проектах. Например, в сервисе поиска и бронирования книг «Библиотеки Москвы» нейросети рекомендуют издания на основе предыдущих заказов и формируют персональные подборки. А на портале поставщиков искусственный интеллект советует подходящие тендеры.

«Рекомендательные сервисы — одно из самых популярных направлений применения технологий искусственного интеллекта. Недавнее исследование аналитиков столичного Департамента информационных технологий показало, что за последний год почти 70 процентов горожан хотя бы раз получали персональные рекомендации в интернете, а 28 процентов пользуются такими сервисами каждый день. Учитывая этот тренд, Москва также внедряет рекомендательные системы на основе нейросетей в городских сервисах, чтобы сделать их еще более полезными и удобными», — рассказали в пресс-службе Департамента информационных технологий города Москвы. 

Как работают рекомендательные алгоритмы

Для выявления предпочтений человека применяются алгоритмы машинного обучения. Искусственный интеллект анализирует информацию, которую можно использовать для составления персональных рекомендаций. Например, к ней относятся данные о предыдущих покупках, просмотренных страницах, поисковых запросах, прослушанной музыке. На основе этих сведений составляется портрет пользователя, который отражает его интересы.

Дальше умные алгоритмы анализируют полученный портрет и сравнивают его с контентом, товарами или услугами. Затем применяются фильтры, которые показывают, что может заинтересовать конкретного пользователя.

Некоторые сервисы используют обратную связь от пользователя для обучения модели. Например, если человек положительно оценил предложенный фильм, алгоритмы учитывают эту информацию при формировании будущих рекомендаций.

Рекомендательные системы широко применяются в электронной коммерции, сферах рекламы, маркетинга, развлечений и других.  

Как работают рекомендательные системы на портале поставщиков

Рекомендательные системы используются на московском портале поставщиков. Здесь есть специальный сервис персонализированной подписки на закупки. После того как пользователь выберет интересующие категории товаров, работ и услуг, нейросеть автоматически сформирует предложения на основе анализа каталога предлагаемой продукции, истории участия в закупках, заключенных контрактов и региона нахождения.

Для подбора подходящих закупок используется технология поиска в неупорядоченном множестве данных. Система может найти нужную информацию даже среди большого количества неотсортированных по какому-либо признаку данных. Это помогает оптимизировать процессы и повысить эффективность работы.

Если предприниматель ищет среди опубликованных закупок подходящие, он может ввести ключевые слова (название товара, бренд и другие.). Система проанализирует все доступные данные и найдет соответствующие. Это позволяет максимально точно сопоставлять предложения в портфеле продукции с актуальными потребностями и ускорить процесс поиска и подбора информации. Чтобы сделать подписку еще более персонализированной, поставщик может вручную скорректировать ее, добавив или исключив закупки.

С 2019 года работать с каталогом товаров на портале поставщиков пользователям помогает технология распознавания изображений. При заполнении карточки новой товарной единицы достаточно загрузить картинку, а система за несколько секунд проанализирует ее. Она определит, что это за товар, и порекомендует подходящую категорию.

Если пользователь загрузит изображение шариковой ручки, нейросеть предложит категорию «канцтовары», если на картинке изображено офисное кресло — «мебель», корм для собак — «зоотовары». Кроме того, искусственный интеллект подскажет, есть ли в каталоге подобное. Это позволяет сократить время на заполнение карточки товара с его описанием и характеристиками. Точность определения категории составляет 94 процента.

Персональные рекомендации в сервисе «Библиотеки Москвы»

В сервисе для поиска и бронирования книг «Библиотеки Москвы» на портале mos.ru алгоритмы искусственного интеллекта используются с июня 2023 года. Рекомендательная система помогает находить издания по темам, жанрам и авторам, которыми интересовался пользователь. Нейросети анализируют информацию о том, какие книги пользователь бронировал, просматривал и добавлял в избранное.

Когда пользователь бронирует книгу, сервис запоминает его решение и предлагает схожие по тематике издания. Например, если человек заказывал или добавлял в избранное детективы, система может порекомендовать ему произведения Агаты Кристи, Артура Конан Дойла, Эдгара По и других авторов. А если он забронировал научное издание или литературу по саморазвитию, то ему будут предложены похожие книги. Такой подход упрощает поиск и помогает москвичам находить новые произведения.

С момента появления рекомендательной системы с персональными подборками литературы ознакомились более 62 тысяч раз. Такая подборка доступна на главной странице сервиса «Библиотеки Москвы» в разделе «Вам может понравиться». У тех, кто еще не пользовался сервисом, в рекомендациях отображается список самых популярных изданий.

Чтобы воспользоваться сервисом, нужен единый читательский билет. Его можно оформить на mos.ru или в любой городской библиотеке. Понравившуюся книгу можно забронировать в ближайшей читальне, где она есть в наличии. Заказ подготовят к выдаче в течение трех дней. Столько же времени будет на то, чтобы забрать издание. В кабинете читателя в сервисе можно найти информацию обо всех забронированных книгах, узнать дату их возврата или продлить срок пользования ими.