Способ и устройство для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) по созданию рекомендаций содержимого в системе рекомендаций и способ и устройство для создания рекомендуемого содержимого с помощью алгоритма машинного обучения

1. Способ обучения алгоритма машинного обучения выбору рекомендуемого содержимого для пользователя электронного устройства, способ выполняется на сервере рекомендаций, доступном электронному устройству через сеть передачи данных, сервер рекомендаций выполняет алгоритм машинного обучения после обучения; способ включает в себя:
получение указания на множество взаимодействий пользователь-элемент, каждое взаимодействие пользователь-элемент связано с пользователем и цифровым элементом;
на основе множества взаимодействий пользователь-элемент, создание матрицы оценок релевантности пользователь-элемент;
разложение матрицы оценок релевантности пользователь-элемент на матрицу пользователей и матрицы элементов, разложение включает в себя:
инициализацию матрицы элементов с помощью векторов элементов, векторы элементы были созданы таким образом, чтобы цифровые элементы с одинаковым содержимым обладали одинаковыми векторами элементов,
инициализацию матрицы пользователей с помощью векторов пользователей;
итеративную оптимизацию матрицы пользователей и матрицы элементов;
сохранение оптимизированной матрицы элементов.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:
при получении от электронного устройства запроса на рекомендуемое содержимое, получение профиля пользователя, связанного с электронным устройством; и
выбор по меньшей мере одного рекомендуемого элемента содержимого, выбор осуществляется на основе профиля пользователя и оптимизированной матрицы элементов.
3. Способ по п. 2, в котором выбор включает в себя восстановление матрицы пользователь-элемент оценок с помощью оптимизированной матрицы элементов и профиля пользователя для создания восстановленной матрицы пользователь-элемент.
4. Способ по п. 3, в котором каждая пара пользователь-элемент восстановленной матрицы пользователь-элемент связана с соответствующей оценкой релевантности пользователь-элемент, соответствующая оценка релевантности пользователь-элемент представляет релевантность данного цифрового элемента для пользователя.
5. Способ по п. 2, в котором профиль пользователя является вектором, созданном на основе истории просмотра пользователя.
6. Способ по п. 1, в котором инициализация матрицы пользователей с помощью векторов пользователей включает в себя заполнение матрицы пользователей с помощью случайных значений векторов пользователей.
7. Способ по п. 1, в котором инициализация матрицы пользователей с помощью векторов пользователей включает в себя заполнение матрицы пользователей с помощью первоначальных значений векторов пользователей, равных нулю.
8. Способ по п. 1, в котором после упомянутой итерационной оптимизации, матрица пользователей опускается.
9. Способ по п. 1, в котором цифровой элемент представляет собой текстовый цифровой элемент и причем векторы элементов были созданы с помощью способа встраивания слов.
10. Способ по п. 9, который далее включает в себя создание векторов элементов с помощью способа встраивания слов, способ встраивания слов представляет собой по меньшей мере один из: word2vec или латентное размещение Дирихле (LDA).
11. Способ по п. 1, в котором разложение выполняется с помощью анализа сингулярного разложения (SVD).
12. Способ по п. 11, в котором разложение далее включает в себя анализ разложения, который выполняется с помощью алгоритма чередования наименьших квадратов (ALS).
13. Способ по п. 1, в котором упомянутое получение указания на множество взаимодействий пользователь-элемент включает в себя получение указания на множество взаимодействий пользователь-элемент из историй просмотра пользователей.
14. Способ по п. 13, в котором взаимодействие пользователя-элемент представляет собой: время, проведенное во взаимодействии с цифровым элементом, загрузку цифрового элемента, репост цифрового элемента, добавление в закладки цифрового элемента, оставление комментария, связанного с цифровым элементом, оставление «лайка» цифровому элементу и обновление цифрового элемента.
15. Способ по п. 1, в котором итеративная оптимизация матрицы пользователей и матрицы элементов выполняется до тех пора не будет достигнуто заранее определенное значение заранее определенной величины.
16. Способ по п. 15, в котором заранее определенная метрика представляет собой одно из следующего: Среднеквадратичное отклонение (RMSE) и средняя абсолютная ошибка (MAR).
17. Сервер включает в себя:
носитель данных;
сетевой интерфейс, выполненный с возможностью соединения по сети передачи данных;
процессор, функционально соединенный с носителем данным и сетевым интерфейсом, процессор выполняется с возможностью осуществлять:
получение указания на множество взаимодействий пользователь-элемент, каждое взаимодействие пользователь-элемент связано с пользователем и цифровым элементом;
на основе множества взаимодействий пользователь-элемент, создание матрицы оценок релевантности пользователь-элемент;
разложение матрицы оценок релевантности пользователь-элемент на матрицу пользователей и матрицы элементов, разложение включает в себя:
инициализацию матрицы элементов с помощью векторов элементов, векторы элементы были созданы таким образом, чтобы цифровые элементы с одинаковым содержимым обладали одинаковыми векторами элементов,
инициализацию матрицы пользователей с помощью векторов пользователей;
итеративную оптимизацию матрицы пользователей и матрицы элементов;
сохранение оптимизированной матрицы элементов в носителе данных.