Artwork

Вміст надано Marcel Kurovski. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Marcel Kurovski або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

#27: Recommender Systems at the BBC with Alessandro Piscopo and Duncan Walker

1:27:44
 
Поширити
 

Manage episode 472248268 series 3288795
Вміст надано Marcel Kurovski. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Marcel Kurovski або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In episode 27 of Recsperts, we meet Alessandro Piscopo, Lead Data Scientist in Personalization and Search, and Duncan Walker, Principal Data Scientist in the iPlayer Recommendations Team, both from the BBC. We discuss how the BBC personalizes recommendations across different offerings like news or video and audio content recommendations. We learn about the core values for the oldest public service media organization and the collaboration with editors in that process.

The BBC once started with short video recommendations for BBC+ and nowadays has to consider recommendations across multiple domains: news, the iPlayer, BBC Sounds, BBC Bytesize, and more. With a reach of about 500M+ users who access services every week there is a huge potential. My guests discuss the challenges of aligning recommendations with public service values and the role of editors and constant exchange, alignment, and learning between the algorithmic and editorial lines of recommender systems.
We also discuss the potential of cross-domain recommendations to leverage the content across different products as well as the organizational setup of teams working on recommender systems at the BBC. We learn about skews in the data due to the nature of an online service that also has a linear offering with TV and radio services.

Towards the end, we also touch a bit on QUARE @ RecSys, which is the Workshop on Measuring the Quality of Explanations in Recommender Systems.

Enjoy this enriching episode of RECSPERTS - Recommender Systems Experts.
Don't forget to follow the podcast and please leave a review

  • (00:00) - Introduction
  • (03:10) - About Alessandro Piscopo and Duncan Walker
  • (14:53) - RecSys Applications at the BBC
  • (20:22) - Journey of Building Public Service Recommendations
  • (28:02) - Role and Implementation of Public Service Values
  • (36:52) - Algorithmic and Editorial Recommendation
  • (01:01:54) - Further RecSys Challenges at the BBC
  • (01:15:53) - Quare Workshop
  • (01:23:27) - Closing Remarks

Links from the Episode:

Papers:

General Links:

  continue reading

30 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 472248268 series 3288795
Вміст надано Marcel Kurovski. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Marcel Kurovski або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

In episode 27 of Recsperts, we meet Alessandro Piscopo, Lead Data Scientist in Personalization and Search, and Duncan Walker, Principal Data Scientist in the iPlayer Recommendations Team, both from the BBC. We discuss how the BBC personalizes recommendations across different offerings like news or video and audio content recommendations. We learn about the core values for the oldest public service media organization and the collaboration with editors in that process.

The BBC once started with short video recommendations for BBC+ and nowadays has to consider recommendations across multiple domains: news, the iPlayer, BBC Sounds, BBC Bytesize, and more. With a reach of about 500M+ users who access services every week there is a huge potential. My guests discuss the challenges of aligning recommendations with public service values and the role of editors and constant exchange, alignment, and learning between the algorithmic and editorial lines of recommender systems.
We also discuss the potential of cross-domain recommendations to leverage the content across different products as well as the organizational setup of teams working on recommender systems at the BBC. We learn about skews in the data due to the nature of an online service that also has a linear offering with TV and radio services.

Towards the end, we also touch a bit on QUARE @ RecSys, which is the Workshop on Measuring the Quality of Explanations in Recommender Systems.

Enjoy this enriching episode of RECSPERTS - Recommender Systems Experts.
Don't forget to follow the podcast and please leave a review

  • (00:00) - Introduction
  • (03:10) - About Alessandro Piscopo and Duncan Walker
  • (14:53) - RecSys Applications at the BBC
  • (20:22) - Journey of Building Public Service Recommendations
  • (28:02) - Role and Implementation of Public Service Values
  • (36:52) - Algorithmic and Editorial Recommendation
  • (01:01:54) - Further RecSys Challenges at the BBC
  • (01:15:53) - Quare Workshop
  • (01:23:27) - Closing Remarks

Links from the Episode:

Papers:

General Links:

  continue reading

30 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити