Просмотр новости
Найдите то, что Вас интересует
Спутники
РН
SpaceX
Роскосмос
NASA
Исследователи «Т-Технологий» представили технический отчет о датасете T-ECD
Дата публикации: 13-08-2026 12:48:00
Исследователи из «Т-Технологий» представили технический отчет об открытом синтетическом датасете T-ECD (T-Tech E-commerce...
Основное содержимое страницы с новостью.
13 Августа 2026 15:48 13 Авг 2026 15:48 |
Исследователи из «Т-Технологий» представили технический отчет об открытом синтетическом датасете T-ECD (T-Tech E-commerce Cross-Domain Dataset). Об этом CNews сообщили представители «Т-Технологий».
T-ECD — один из крупнейших в мире синтетических датасетов для рекомендательных систем в области электронной торговли, основанный на реальных данных банковской системы. В 2025 г. датасет был выложен «Т-Технологиями» в открытый доступ. T-ECD содержит более 135 млрд взаимодействий 44 млн пользователей сервиса «Город» и рекламной платформы с 30 млн товаров и охватывает пять взаимосвязанных источников данных: чеки и транзакции (100,8 млрд взаимодействий), историю активаций спецпредложений и кэшбэков (28,5 млрд взаимодействий), взаимодействия с рекомендациями (6 млрд) и отзывы (46,1 млн).
Результаты исследования
Исследователи продемонстрировали сравнение качества различных рекомендательных моделей на реальном, неопубликованном датасете и открытой синтетической версии. Для части экспериментов абсолютные значения метрик качества на синтетическом датасете снижались. Тем не менее открытая версия сохраняет основные поведенческие закономерности пользователей и позволяет определить наилучшую рекомендательную систему, что и является конечной целью бенчмарка.
Также эксперименты показали, что информация о действиях пользователя в одних сервисах может повышать качество рекомендаций в других. В экспериментах использование кросс-доменных данных улучшало качество рекомендаций спецпредложений и кэшбэков на 31,5%, а непродовольственных товаров — на 13,3% по сравнению с моделями, которые обучались на данных одного домена.
При этом эксперименты показали, что большее количество данных не всегда делает рекомендации точнее. Например, в некоторых сценариях взаимодействия с продовольственными товарами добавление информации о поведении пользователей в других сервисах снижало качество модели на 25,5%. Это позволяет исследовать, как эффективно переносить знания о поведении пользователя между разными сервисами, избегая ухудшения качества рекомендаций.
Область применения
Особенность датасета заключается в возможности проанализировать взаимосвязи между поведением пользователя в разных доменах: 92,6% пользователей взаимодействуют как минимум с двумя доменами, а 50,8% — как минимум с тремя. Данные из каждого источника можно использовать отдельно или объединять между собой, чтобы получить полные профили поведения пользователей и исследовать сложные сценарии персонализации.
Также датасет включает явные и неявные сигналы о поведении пользователя. Помимо покупок, заказов, кликов, лайков и оценок, он содержит информацию о просмотрах и контексте, в котором пользователь увидел ту или иную рекомендацию. Просмотры составляют 95% взаимодействий с рекомендациями и 97% взаимодействий со спецпредложениями. Это позволяет сделать выводы о том, на что пользователь отреагировал, а что оставил без реакции.
Схожие новости
Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 23.49. Источник: www.cnews.ru.