Возможности применения машинного обучения в мобильных приложениях для персонализированной рекомендации контента

Современный мир мобильных приложений характеризуется значительным разнообразием функционала и стремительным ростом популярности. Согласно последним исследованиям, число пользователей смартфонов продолжает увеличиваться, и на данный момент миллиарды людей активно используют различные программы, начиная от социальных сетей и заканчивая сервисами вызова транспорта. В таких условиях ключевым аспектом является способность предоставлять пользователям контент, максимально соответствующий их интересам и предпочтениям. Одним из наиболее перспективных подходов к решению этой задачи является применение технологий машинного обучения для создания систем персонализированных рекомендаций в мобильных приложениях.

Смартфоны стали неотъемлемой частью жизни современного человека, предлагая широкий спектр услуг и развлечений. Магазины "Google Play" и "App Store" насчи- тывают миллионы доступных программ, каждая из которых стремится привлечь внимание пользователя. В таком перенасыщенном пространстве пользователи часто сталкиваются с проблемой выбора, что создаёт потребность в эффективных инструментах для подбора контента, соответствующего индивидуальным предпочтениям и увлечениям.

Персонализированные предложения в мобильных приложениях не только увеличивают удовлетворенность пользователя, но и способствуют большей вовлечённости, продолжительности использования приложения и, как следствие, рентабельности. Основой для работы систем персонализированных предложений являются данные о поведении и предпочтениях пользователей. Сбор, обработка и анализ этих данных с помощью алгоритмов машинного обучения позволяет создавать точные модели предпочтений пользователей. Особенно это актуально в контексте приложений для онлайн-покупок, стриминговых сервисов и социальных сетей, где предоставление подходящего контента является ключевым фактором успеха.

Методы машинного обучения в рекомендательных системах включают в себя разные подходы и алгоритмы:

• 1.    Популярность среди других пользователей: Простой подход, основанный на анализе количества просмотров контента пользователями. Например, на "YouTube" рекомендуют видео с большим количеством просмотров.

• 2.    SASRec (Self-Attentive Sequential Recommendation): Комбинация методов на основе цепей Маркова и рекуррентных нейронных сетей, использующая механизм внимания для учета долгосрочного взаимодействия пользователя с приложением.

• 3.    BERT4Rec (Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer): Двунаправленные сети для кодирования последовательности взаимодействий пользователя, позволяющее предсказывать элементы на основе их контекста.

• 4.    HGN (Hamiltonian Generative Networks): Интеграция долгосрочных и краткосрочных интересов пользователя с помощью иерархической структуры.

• 5.    LightSANs (Low-Rank Decomposed Self-Attention Networks for Next-Item Recommendation): Сети с разложением низкого ранга для уменьшения сложности и повышения точности прогнозов.

• 6.    GRU4Rec (Session-based Recommendations With Recurrent Neural Networks and Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations): Рекуррентная нейронная сеть для рекомендаций на основе сессий, учитывающая изменения в распределении входных данных.

• 7.    GCSAN (Graph Contextualized SelfAttention Network): Комбинация графовых нейронных сетей для отслеживания глобальных предпочтений и текущих интересов пользователя.

С учетом многообразия и глубины современных подходов машинного обучения в рекомендательных системах, очевидно, что данный сектор будет продолжать раз- виваться и трансформироваться. Существующие методы, такие как поиск ассоциаций, глубокое обучение, гибридные нейронные сети и другие уже демонстрируют впечатляющие результаты в персонализации рекомендаций, однако технологический прогресс не останавливается. Развитие вычислительных технологий и алгоритмов машинного обучения обещает более точные, адаптивные и удобные для пользователя системы. Это подводит нас к размышлениям о будущем машинного обучения в мобильных приложениях, где грани между пользователем и технологией будут становиться все более нечеткими.

Будущее машинного обучения в мобильных приложениях представляется крайне перспективным и инновационным. Рассмотрим перспективы применения и развития машинного обучения:

• 1.    Расширенное использование искусственного интеллекта: Совместное использование машинного обучения и искусственного интеллекта будет способствовать созданию более высокопроизводительных и адаптивных рекомендаций, которые позволят точнее понимать и предвидеть нужды пользователей.

• 2.    Интеграция с большими данными: Анализ больших объемов информации в реальном времени позволит мобильным приложениям предлагать более актуальные и персонализированные рекомендации, учитывая текущие тренды и поведение пользователей.

• 3.    Улучшенная контекстная адаптивность: Будущие системы рекомендаций смогут точнее принимать во внимание контекст использования приложения, включая местоположение, временные рамки и социальные взаимодействия, предлагая более релевантный и целенаправленный контент.

• 4.    Развитие голосовых ассистентов и чат-ботов: Интеграция обучения машинного обучения с голосовыми помощниками и чат-ботами обеспечит новый уровень взаимодействия с пользователем, предлагая персонализированные рекомендации через естественный диалог.

• 5.    Прогресс в области приватности и безопасности: С учетом возрастающего

• 6.    Адаптация к низкой вычислительной мощности: По мере роста доступности машинного обучения, разработчики найдут способы адаптировать сложные алгоритмы для работы на устройствах с ограниченными техническими возможностями, делая персонализированные рекомендации доступными для более широкого круга пользователей.

• 7.    Использование облачных технологий: Облачные технологии могут сыграть заметную роль, обеспечивая необходимые вычислительные мощности для обработки данных и поддержку сложных моделей машинного обучения, позволяя мобильным приложениям предоставлять более динамичные и адаптивные рекомендации.

• 8.    Персонализация на основе автономного обучения: Развитие технологий автономного обучения позволит приложениям самостоятельно обучаться и адаптироваться к предпочтениям пользователя без необходимости постоянной передачи данных на сервер.

• 9.    Кроссплатформенная интеграция: Появление единых систем рекомендаций, интегрированных с различными типами приложений и устройств, создаст более гармоничный и целостный пользовательский опыт.

внимания по поводу конфиденциальности и приватности данных, будущие системы будут разрабатываться с акцентом на защиту личных данных пользователей, используя технологии шифрования и анонимизации.

Предполагается, что совместное использование машинного обучения и искусственного интеллекта приведёт к созданию более производительных и адаптивных систем рекомендаций. Большой объём данных позволит предлагать более актуальные и персональные рекомендации, а улучшенная контекстная адаптиро-ванность повысит соответствие предлагаемого контента. Развитие голосовых по- мощников и чат-ботов откроет новые горизонты взаимодействия с пользователем, а усовершенствованные меры по обеспечению приватности и безопасности укрепят доверие пользователей к рекомендательным системам.

Стоит отметить, что адаптация алгоритмов машинного обучения к низкой вычислительной мощности, сделает персональные рекомендации доступными для широкого круга пользователей. Облачные технологии обеспечат необходимую вычислительную мощь для поддержки сложных моделей машинного обучения, а персонализация на основе автономного обучения позволит приложениям адаптироваться к предпочтениям пользователя без постоянной передачи данных. Межплатформенная интеграция создаст единые системы рекомендаций, улучшая пользовательский опыт, а усилия по повышению прозрачности и этических решений помогут укрепить доверие к системам рекомендаций.

Данные инновации и усовершенствования в области машинного обучения и мобильных технологий откроют новые возможности для персонализации контента, сделают мобильные приложения более интуитивно понятными, удобными и эффективными в предоставлении ценной и актуальной информации пользователям.

Применение машинного обучения в мобильных приложениях для персонализированной рекомендации контента значительно повышает качество пользовательского опыта, улучшая подбор контента в соответствии с индивидуальными предпочтениями и поведением пользователя. Продолжающееся развитие и совершенствование технологий машинного обучения предрасполагает дальнейшее углубление персонализации и увеличение удобства использования мобильных приложений в будущем.

POSSIBILITIES OF APPLYING MACHINE LEARNING IN MOBILE APPLICATIONS FOR PERSONALIZED CONTENT RECOMMENDATION

Supervisor: A.V. Panov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

MIREA – Russian Technological University

(Russia, Moscow)