Полный текст
🎬 Рекомендательная система. MovieLens 25M. Метод Поповича.Взял стандартный бенчмарк индустрии — MovieLens 25M. 25 миллионов реальных оценок, 162 тысячи юзеров, 59 тысяч фильмов. Данные University of Minnesota.Сравнил свой метод с Funk SVD — основа победителя Netflix Prize.📊 ТочностьFunk SVD: RMSE = 0.8145Мой метод: RMSE = 0.8092Мой точнее на 0.65%.⚡️ Wall-clock (MovieLens 25M, CPU, один поток)Funk SVD: обновление рекомендаций — 151 секунда. 20 проходов по всем 20 миллионам рейтингов.Мой метод: обновление рекомендаций — 2.7 секунды. Все 162 тысячи юзеров.В 56 раз быстрее.🌐 Масштаб Netflix (325M подписчиков)Соотношение 56x сохраняется при любом масштабе — оба метода линейны по юзерам.Обновление рекомендаций раз в день:SVD: ~84 часа, $57 за пересчётМой метод: ~90 минут, $1 за пересчётAWS c5.4xlarge ($0.68/час), год ежедневных обновлений:SVD: $20,800Мой метод: $365Экономия: $20,400 в год. С одного инстанса. (может быть сотни инстансов, рекомендации могут быть разными, не только фильмы)🆕 Новые юзерыNetflix получает ~1 миллион новых подписчиков в месяц.Funk SVD: переобучай всю модель!! 84 часа!!Мой метод: обсчитай только новых. 13 секунд на миллион.Павел Попович, ТехножнецПоддержать канал: https://tbank.ru/cf/8Xnajl01ehmПоддержать канал: https://yoomoney.ru/fundraise/1C86E2DGIU9.250819