Российские исследователи ускорили рекомендации друзей во «ВКонтакте» на 16%
Российские исследователи ускорили рекомендации друзей во «ВКонтакте» на 16% Исследователи AI VK Research разработали метод, который позволяет применять графовые нейросети — модели, анализирующие связи между объектами, — на очень больших объёмах данных. VK сообщает, что при тестировании на рекомендациях друзей во «ВКонтакте» число добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%. Граф — это представление данных в виде объектов и связей: в соцсети объекты — пользователи, связи — дружба. Графовые нейросети используют такие структуры в рекомендательных системах, но на огромных графах упираются в объём памяти и скорость подготовки данных. Метод проверили на анонимизированном социальном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд дружеских связей. Авторы подобрали способ представления данных, который сократил необходимую память более чем в 100 раз, а подготовку данных для обучения ускорил в 2,5 раза. Метод учитывает, что связи меняются со временем. В тестировании доля пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга, выросла на 11,5%, а по данным VK — количество добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%. Авторы заявляют, что подход подходит для индустриальных задач с большими объёмами связанных данных; о внедрении за пределами этого теста в публикации не сообщается. Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2026-10-12_rossijskie_issledovateli