Istorijos ir veidai

Aurimas Rapečka

„INFOBALT” stipendija – ir moralinis laimėjimas

Asociacijos „INFOBALT” skatinamąją stipendiją laimėjęs Aurimas Rapečka Jaunųjų mokslininkų konferencijoje pristatė mokslinį tiriamąjį darbą tema „Vartotojų klasterizavimo taikymo rekomendacijų kūrimo procese galimybės“. Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos instituto doktorantas pasakoja apie savo darbą ir dalijasi mintimis apie gautą stipendiją. 

Papasakokite apie savo darbą. Kuo jis išskirtinis ir kaip gali būti pritaikomas praktikoje?

Su rekomendacinėmis sistemomis ir rekomendacijomis susiduriame nuolat. Bene dažniausiai tai pastebima internete, o socialiniai tinklai, elektroninės parduotuvės ir globalus internetas yra idealios terpės rekomendacinių sistemų veikimui. Šios sistemos, atsižvelgdamos į mūsų, kaip vartotojų, praeities veiksmus, prognozuoja, kokie produktai ar paslaugos mums galėtų patikti ir juos siūlo. Tikriausiai ne kartą esate pastebėję, kad pabandžius „Google“ paieškos sistemoje surasti reikiamą paslaugą ar prekę, dažnai po to įvairiuose tinklalapiuose mus pradeda persekioti reklaminiai skydeliai, kurie artimai susiję su ieškotais dalykais. Tai – akivaizdus vartotojo „šnipinėjimo“ ir bandymo prognozuoti jo poreikius pavyzdys.

Mano pristatytas tiriamasis darbas susijęs su rekomendacinėmis sistemomis, prognozuojančiomis pagal vartotojų paliktus įverčius įvairiems produktams. Tokių rekomendacijų veikimas paremtas panašių vartotojų paieška. Esant dideliam produktų ir vartotojų skaičiui, panašių vartotojų paieška reikalauja didelių skaičiavimų, taigi, ir laiko sąnaudų. Savaime suprantama, daug laiko skaičiavimams „on-line“ sistemose neturime.

Savo darbe pasiūliau rekomendacijų kūrimo modelį, leidžiantį ne tik sutaupyti laiko, bet ir generuoti pakankamai tikslias rekomendacijas. Šio modelio esmė – vartotojų klasterizavimas ir produktų įverčių tikimybių klasteriuose skaičiavimas. Modelis gali būti diegiamas bet kurioje internetinėje paslaugų ar prekių sistemoje, kurioje yra dideli vartotojų ir prekių skaičiai bei reikalingas spartus rekomenduojamų produktų sąrašo sugeneravimas.

Kokie Jūsų tolimesni planai, susiję su parašytu darbu?

Šis mokslo tiriamasis darbas yra mano ruošiamos disertacijos dalis. Taigi ir toliau planuoju ties juo dirbti. 
Rekomendacinės sistemos gali būti pritaikytos daugelyje sričių ir bene kiekvienoje iš jų galima rasti nišą, kurioje atsiras erdvė naujoms idėjoms realizuoti. Jei idėja sulaukia sėkmės ir atrodo efektyvi, ji mokslinio straipsnio pavidalu yra paskelbiama pasauliui. Taigi, ir pats tikiuosi, kad ateityje tokių tiriamųjų darbų pristatysiu ne vieną.

Ar tikėjotės laimėti?

Prieš imantis bet kokio darbo, reikia tikėti jo sėkme. Tai galioja ir šiuo atveju. Svarbu ir tai, kad „Infobalt“ skiriamas stipendijas galima laikyti mokslo ir verslo sinteze, rodančia, kad verslo įmonės supranta mokslinių tyrimų reikalingumą ir prasmingumą.

Kokias galimybes Jums atvers laimėta stipendija? 

Laimėjau vienkartinę paskatinamąją 500 litų vertės stipendiją. Šie pinigai keliaus į bendrą investicijų į mano mokslinę veiklą „katilą“. Kol kas dar sunku pasakyti, kokias galimybes atvers laimėta stipendija ir kam tiksliai ją panaudosiu, tačiau bent jau vieną ar dvi rekomendacinių sistemų tematikos knygas už ją galėsiu nusipirkti. Ir vis dėlto turiu pabrėžti, kad už materialinę šios stipendijos dalį daug svarbesnė yra moralinė dalis – supratimas ir įvertinimas iš verslo įmonių pusės.

Ko palinkėtumėte kitiems, kad ir jie butų pastebėti bei įvertinti?

Darbas sėkmės sulaukia tik tada, kai jį darydamas tiki jo sėkme. Net jei ir nesiseka, svarbu nenuleisti rankų – po debesuoto periodo visada išlenda saulė. Taigi ir kalbant apie mokslinius tyrimus, linkėčiau mokslininkams, o ypač jauniesiems, surasti praktines savo darbų taikymo sritis – tik tai užtikrins, kad mokslinis darbas nepasiliks dulkėtuose archyvų stalčiuose.  

Patalpino: