VK научила рекомендательные алгоритмы учитывать будущие интересы пользователей
- Новости
- Интернет и технологии
- VK научила рекомендательные алгоритмы учитывать будущие интересы пользователей
Исследователи AI VK Research предложили новый подход, который позволяет классическим рекомендательным системам учитывать не только текущие интересы пользователя, но и влияние рекомендаций на его дальнейшие предпочтения. Об этом 28 июля сообщили в пресс-службе компании VK.
Разработанный подход уже используется для решения отдельных прикладных задач и был принят на воркшопе Customer Journey международной конференции KDD 2026. Решение можно внедрять в существующие системы без полной перестройки их архитектуры.
Руководитель отдела исследований AI VK Research Александр Дьяконов отметил, что сегодня многие исследования сосредоточены на больших нейросетевых моделях, однако во многих сервисах классические алгоритмы остаются наиболее эффективным решением.
«Мы показали, что их можно дополнить механизмом планирования: учитывать не только текущую рекомендацию, но и ее возможное влияние на дальнейшее взаимодействие пользователя с контентом. Такой подход повышает качество рекомендаций без существенного роста вычислительных затрат», — сказал Дьяконов.
Новый подход протестировали на нескольких открытых датасетах, включая VK-LSVD. В офлайн-экспериментах он показал более высокое качество рекомендаций по сравнению с классическим методом. В дальнейшем команда планирует исследовать способы точнее учитывать обратную связь пользователей и адаптировать подход для более широкого промышленного применения.
Компания VK 16 июля договорилась о продаже 100% магазина приложений RuStore генеральному директору компании-разработчика Дмитрию Панкрушеву. Отмечалось, что после сделки команда магазина продолжит работу в прежнем режиме, сосредоточившись на развитии функционала, продуктовых обновлениях и стабильности сервиса для всех категорий пользователей.
