Alfino HattaApr 25
In digital marketplaces, recommender engines are shifting from click-chasing to delivering real value, relying on stronger signals like trust, social networks, and sustained user satisfaction. Scaling meaningful engagement is difficult and frequently targeted by bad actors, so the true advantage lies in models that reward lasting value instead of fleeting attention. #Recommenders #LongTermValue #Trust #AI #ProductDesign
LauraOct 25, 2025

Ohai! The first paper for my dissertation has just been accepted to @ACM :) If you enjoyed my feminist rants on technology, you might enjoy it's academic version, too!

"From Good Intentions to Meaningful Impact: A Design Justice Approach for News Recommendation" https://dl.acm.org/doi/10.1145/3773037

#news #recommenders #acm

HabrDec 23, 2024

Рекомендательная библиотека RePlay: сравнение с конкурентами RecBole и Recommenders на примере SOTA-модели SASRec

Привет, Хабр! Мы — команда ML‑разработчиков Сбера и Sber AI Lab. Хотим рассказать о нашем open‑source инструменте RePlay , который позволяет создавать рекомендательные системы с нуля, начиная с самых ранних DS‑экспериментов и заканчивая промышленной эксплуатацией. Статья будет интересна ML‑инженерам, разрабатывающим промышленные рекомендательные системы. Мотивацией для создания RePlay послужил тот факт, что все популярные на сегодняшний день RecSys‑фреймворки в основном нацелены на научные исследования и плохо оптимизированы для промышленной эксплуатации: не в состоянии обработать большой объём данных или требуют для этого значительных модификаций. Подробнее о создании библиотеки вы можете прочитать в соответствующей статье с RecSys 2024 . По той же ссылке вы найдёте обзорное видео о RePlay. Здесь же мы сравним RePlay с главными конкурентами — RecBole и Microsoft Recommenders. Разберём возможности, которые предоставляет каждая из библиотек, а затем, на примере SOTA‑модели, построим рекомендательную систему, начиная с ввода данных и заканчивая генерированием рекомендаций и подсчётом метрик. Сравним полученные модели по качеству и длительности обучения и инференса. В конце расскажем об уникальных возможностях RePlay, которые помогут ещё сильнее облегчить путь разработчика, по сравнению с использованием библиотек‑конкурентов

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/867296/

#replay #рекомендации #RecBole #Recommenders #SASRec

Рекомендательная библиотека RePlay: сравнение с конкурентами RecBole и Recommenders на примере SOTA-модели SASRec

Привет, Хабр! Мы — команда ML‑разработчиков Сбера и Sber AI Lab. Хотим рассказать о нашем open‑source инструменте RePlay , который позволяет создавать рекомендательные системы с нуля,...

Хабр
Show threadCorina Logan (she/sie/ella)Aug 17, 2023
A HUGE thank you to our amazing @PeerCommunityIn Ecology & @pcirr #recommenders (Aurélie Coulon, @chrisdc77) & #reviewers: Gloriana Chaverri, Vedrana Šlipogor, @AVernouillet, @mdahirel, Andrea Griffin, Aliza le Roux, & 1 anonymous reviewer. Your PRE- and POST-study feedback was wonderful and helpful and really improved our research program! Thank you so much for investing your time and energy in this! #PeerReviewedPreregistration #Preprint
Peer Community InJul 24, 2023

📖 #MondayMusings with Peer Community In 📖

It takes a #Community to build #OpenScience!

In this piece published in LSE Impact Blog, Per Pippin Aspaas suggests building diamond #OpenAccess models in the style of #Norwegian #Dugnad - a collective #social effort!

PCI thanks all its #authors, #reviewers, #recommenders, #managers, #partners & #funders for making it possible to go the #Dugnad way!! 🙏🙏 🙏

https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/07/17/to-make-academic-publishing-scholar-led-we-need-a-norwegian-style-dugnad/

To make academic publishing scholar-led, we need a Norwegian-style dugnad! - LSE Impact

Per Pippin Aspaas draws on the Norwegian concept ‘dugnad’ to project the social infrastructures scholar-led academic publishing requires & how to fund them.

LSE Impact - Understanding impact and practice in academic research
Simonetta VezzosoFeb 22, 2023
This 👇made my day! 🙏🙌
---
RT @j2bryson
We shouldn't assume that algorithms necessarily intermediate us. Early twitter and facebook, and current mastodon, allowed us to choose who we follow & boost, and therefore what information we're likely to see. #Internet4Trust #internetForTrust 1/2 #recommenders #AIEthics
https://twitter.com/j2bryson/status/1628315718868500482
Joanna J Bryson on Twitter

“We shouldn't assume that algorithms necessarily intermediate us. Early twitter and facebook, and current mastodon, allowed us to choose who we follow & boost, and therefore what information we're likely to see. #Internet4Trust #internetForTrust 1/2 #recommenders #AIEthics”

Twitter
MariaMichalisDec 1, 2022

ICYMI: Inform, educate, entertain and recommend?
Excellent report by @[email protected]

#PSM #AI #PublicService #recommenders

https://www.adalovelaceinstitute.org/?p=18965

Inform, educate, entertain… and recommend?

Exploring the use and ethics of recommendation systems in public service media

Carly 🎰 TaylorNov 6, 2022
“What does a #datascientist in #Gaming do?”
1. #deeplearning
Used for so many things, from object detection to diffusion modeling for content creation.
2. #Reinforcementlearning
Obviously RL has been a huge focus for games like StarCraft, but all games can benefit from better AI or map playability.
3. #Recommenders
Recommenders can power matchmaking and in-game store fronts.
4. #Anomalydetection
Calling all #cybersecurity experts! Come work in gaming!