Т-Технологии показали на ACM RecSys 2026 три инструмента для рекомендаций, и все они в ... — 30 сентября 2026 г. в 12:03:06.020
Т-Технологии показали на ACM RecSys 2026 три инструмента для рекомендаций, и все они в опенсорсе Рекомендательные системы часто сталкиваются с холодным стартом: у нового пользователя ещё нет истории, а у редких товаров — достаточного числа взаимодействий. Исследователи Т-Технологий представили для таких случаев три разработки: Perseus, Scikit-Rank и ScaL³AE. Работы показали на ACM RecSys 2026 — конференции уровня A по рекомендательным системам, проходящей в Миннеаполисе, США. Perseus объединяет разрозненные данные о действиях пользователя внутри экосистемы. Покупки в «Шопинге», получение кешбэка и обращения в поддержку складываются в общую последовательность, на которой обучается нейросеть. Благодаря этому новый сервис может учитывать уже накопленную историю клиента. На собственных данных T-ECD прирост качества рекомендаций составил от 16 до 39% в зависимости от домена — области применения. По утверждению команды, Perseus можно использовать почти в любом продукте. Есть подробный разбор фреймворка, а его исходный код опубликован на GitHub. Scikit-Rank упрощает внедрение нейросетевого ранжирования в существующий пайплайн — цепочку обработки данных и моделей. Библиотека ведёт себя как обычная модель из scikit-learn, поэтому код не приходится переписывать почти с нуля. Её можно связать с Perseus: сначала тот подбирает кандидатов, затем Scikit-Rank расставляет их по релевантности. По результатам команды, библиотека не уступает XGBoost, LightGBM и CatBoost, а в рекомендациях новостей заметно превосходит их. ScaL³AE предназначен для больших каталогов, где по многим товарам накоплено мало взаимодействий. Метод использует описания товаров, полученные от языковых моделей, и масштабируется на промышленные каталоги. Предыдущая версия упиралась в объём доступной памяти. Код ScaL³AE также открыт на GitHub. Все три разработки доступны для изучения и повторного использования: Perseus и ScaL³AE — на GitHub, Scikit-Rank — в PyPI, каталоге пакетов Python. Также подготовлено интерактивное демо в Google Colab — среде для запуска ноутбуков в браузере. Perseus: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3773078.3841295 Scikit-Rank: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3773078.3841291 ScaL³AE: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3773078.3831815 подробный разбор фреймворка: https://t.me/data_secrets/9576 исходный код опубликован на GitHub: https://github.com/perseus2026/perseus Код ScaL³AE также открыт на GitHub: https://github.com/ViV99/scal3ae Источник: https://t.me/data_secrets/10060 #RealVibe #AI #AI_Инструменты