Jsme rádi, že můžeme poblahopřát inženýrovi strojového učení Roblox Xiao Yu a jeho spoluautorům k získání ceny Test of Time na 17. mezinárodní konference ACM o vyhledávání na webu a dolování dat (WSDM 2024). Ocenění Test času je známkou historického dopadu a uznání, že výzkum změnil trendy a směr této disciplíny. Oceňuje výzkumnou publikaci z doby před 10 lety, která měla trvalý vliv.
Vítězné noviny, „Personalizované doporučení entity: Heterogenní přístup informační sítě“ byl poprvé představen na WSDM 2014, kdy byl Yu výzkumným pracovníkem na University of Illinois v Urbana-Champaign. Yu se připojil k Robloxu v roce 2022 a pracoval na přirozeném jazyce, počítačovém vidění, velkých jazykových modelech a generativní AI, včetně naší nedávné práce na překlad chatu AI v reálném čase et moderování hlasu v reálném čase.
Yu říká, že oceněný článek „Izavádí koncept skrytých prvků založených na meta-cestách jako reprezentace uživatelů a položek. To bylo předtím, než se učení reprezentace stalo nejmodernějším systémem doporučujících systémů. Přestože předcházely rozšířenému používání vnoření v heterogenních sítích a systémech doporučování, pozorování a filozofie prezentované v tomto článku inspirovaly mnoho výzkumníků k přehodnocení tohoto problému a vyvolaly vlnu inovativního výzkumu v této oblasti.
Výzkum publikovaný Yu a jeho kolegy si v posledním desetiletí získal významné uznání, protože doporučovací nástroje jsou stále všudypřítomnější. „Začleněním různých informací o vztazích naše metoda dále personalizuje doporučení, což vede k přesnějším, relevantnějším a personalizovaným návrhům pro uživatele. To je zásadní v dnešním scénáři přetížení informacemi, kdy jsou lidé bombardováni irelevantními doporučeními,“ říká Yu.
„Před tímto článkem používaly hybridní doporučovací systémy založené na grafech často pouze jeden typ vztahu, například zda uživatel dříve zakoupil určitou položku. Jednalo se o jeden z prvních přístupů k využití heterogenity vztahů v rámci sítě. Modelováním různých vztahů může navrhovaný systém doporučování zachytit bohatší a podrobnější pochopení uživatelských preferencí a charakteristik položek.
Podívejte se na nedávný výzkum AI na Roblox zde.
