VK разработал инновационный алгоритм рекомендаций, предугадывающий предпочтения пользователей

По итогам тестирования технология улучшила точность выбора контента

Искусственный интеллект412:16

Специалисты AI VK Research разработали метод, позволяющий традиционным рекомендательным алгоритмам учитывать не только текущие интересы пользователей, но и потенциальное влияние рекомендаций на их будущие предпочтения. Это решение уже внедрено в несколько прикладных задач в экосистеме VK, а результаты были представлены на международной конференции KDD 2026.

В современных сервисах ключевую роль играют нейросетевые модели, однако традиционные алгоритмы по-прежнему актуальны в тех областях, где требуется высокая скорость обработки данных и экономия вычислительных ресурсов. Новый метод способствует оценке воздействия текущих рекомендаций на будущие, улучшая качество всей цепочки подбора контента. Его можно интегрировать в уже существующие рекомендательные системы без значительных изменений в их архитектуре.

В ходе тестирования на различных открытых наборах данных, включая VK-LSVD, метод показал более точный выбор рекомендаций, чем традиционные подходы. В дальнейшем исследователи планируют расширить функционал технологии, чтобы более точно учитывать обратную связь пользователей и использовать её в более широком спектре промышленных задач.

Вера КозловаИсточники:VKИскусственный интеллект4РоссияИИVK12:16