Специалисты AI VK Research разработали новый подход, который позволяет классическим рекомендательным алгоритмам учитывать не только текущие интересы пользователя, но и то, как рекомендация скажется на его будущих предпочтениях. Решение, которое было принято на воркшопе Customer Journey международной конференции KDD 2026, уже применяется в отдельных прикладных задачах VK, сообщили в компании.
Там отметили, что сейчас в рекомендательных системах VK главную роль играют современные нейросетевые модели. Классические алгоритмы также используются в отдельных сценариях, в том числе в тех случаях, когда необходима скорость работы и эффективность использования вычислительных ресурсов. Обычно алгоритмы подбирают контент на основе того, что больше всего подходит пользователю в текущий момент. Новый метод позволяет учитывать, как сегодняшняя рекомендация повлияет на следующие. Благодаря этому цепочка рекомендаций становится качественнее, а такой подход можно внедрять в существующие системы без полной перестройки архитектуры.
"Сегодня многие исследования сосредоточены на больших нейросетевых рекомендательных моделях. При этом во многих сервисах и отдельных компонентах рекомендательных систем 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", — отметил руководитель отдела исследований AI VK Research Александр Дьяконов.
По его словам, такой подход позволяет повысить качество рекомендаций без увеличения вычислительных затрат. Благодаря этому современные методы планирования могут использоваться там, где применение тяжелых нейросетевых моделей неоправданно.
Новый подход протестировали на нескольких открытых датасетах, включая VK-LSVD. В офлайн-экспериментах он продемонстрировал более высокое качество рекомендаций в сравнении с классическим методом отбора контента. В будущем команда собирается изучить, как точнее учитывать обратную связь от пользователей, и адаптировать подход для широкого промышленного применения.
Ссылка скопирована
ФСБ предотвратила теракт в Белгороде
«Это было потрясающе». 19-летний фехтовальщик Граудынь принес России первое золото ЧМ-2026