Рекомендательные системы
Рекомендательные системы в новостной повестке, календарь упоминаний и aналитика в реальном времени.
Календарь упоминаний:
Рекомендательные системы VK внедрили единую трансформерную модель для формирования нейропрофиля пользователей
Компания VK запустила новую ИИ-модель, которая объединяет поведенческие данные из всех сервисов экосистемы для создания целостного профиля интересов. Рекомендательные системы теперь анализируют последовательность действий в VK Видео, VK Клипах и социальной сети, игнорируя случайные клики и выделяя устойчивые предпочтения. Внедрение технологии уже привело к росту времени просмотра контента и активности пользователей, так как алгоритм точнее сопоставляет запросы человека с характеристиками материалов.
Событие: После запуска новой модели в VK Клипах время просмотра контента выросло на 5,5%, а количество лайков увеличилось на 5%.
Эффект: Пользователи стали делиться контентом на 15% чаще, а открытие материалов в полноэкранном режиме выросло на 10% благодаря переходу к целостному поведенческому профилю.
Фактор: Работа алгоритма зависит от способности трансформерной модели обрабатывать анонимизированные события как единую цепочку, учитывая контекст каждого действия в разных продуктах.
Тренд: Переход от анализа отдельных событий к созданию единого нейропрофиля становится стандартом для удержания внимания в условиях высокой конкуренции за время пользователя.
VK Research внедрила механизм долгосрочного планирования в классические рекомендательные системы
Исследователи VK разработали метод, позволяющий рекомендательным системам учитывать влияние текущего выбора контента на будущие предпочтения пользователя, создавая цепочку оптимизированных шагов. Технология уже прошла проверку на конференции KDD 2026 и применяется в отдельных сервисах, демонстрируя способность повышать качество подбора материалов без перехода на ресурсоемкие нейросети.
Исследование: Метод был протестирован на открытых датасетах, включая VK-LSVD, и показал более высокое качество рекомендаций по сравнению с классическими алгоритмами, ориентированными только на текущий момент.
Событие: Статья о новом подходе была принята к публикации на воркшопе Customer Journey международной конференции KDD 2026.
Эффект: Внедрение механизма планирования позволяет достичь уровня качества современных нейросетевых моделей при сохранении высокой скорости работы и низкой нагрузки на вычислительные ресурсы.
Анонс: Команда планирует дальнейшую работу над точностью учета обратной связи от пользователей и расширением промышленного применения технологии.
ИИ-рекомендации улучшают точность поиска работы
Рекомендательные системы LinkedIn⋆, построенные на языковых моделях, учитывают суть запросов кандидатов и помогают находить более релевантные вакансии. Вместо традиционного поиска по ключевым словам, ИИ анализирует цели соискателей и предлагает подходящие роли, например, в сфере охраны океанов. Это позволяет перенаправлять около 2 млн заявок ежемесячно в сторону более подходящих позиций, улучшая эффективность как для кандидатов, так и для рекрутеров.
Рост вовлеченности за счет рекомендательной системы
Рекомендательная система VK, интегрированная в технологии Discovery, способна распознавать известных персон на видео и предлагать пользователям релевантный контент. Она использует две модели машинного обучения: одна анализирует видеоряд с частотой один кадр в секунду, а вторая выделяет лица и формирует общий «образ» героя. Это делает контент более привлекательным для аудитории и повышает точность рекомендаций. После внедрения число позитивных реакций выросло на 7%, а точность рекомендаций похожих по смыслу видео — на 60%.
Рост влияния ИИ на музыкальное потребление
Рекомендательные системы стриминговых платформ, такие как Deezer и Spotify, используют алгоритмы искусственного интеллекта для подбора музыки в соответствии с предпочтениями пользователей и формирования тематических плейлистов. 46% опрошенных считают, что ИИ помогает им находить музыку, которая им нравится. Однако 51% респондентов обеспокоены тем, что развитие технологий может привести к увеличению объёмов шаблонного и низкокачественного контента.
В нашей базе собрано 16 событий по теме «Рекомендательные системы». Мы показываем все из них.
Объединили похожие карточки: Рекомендательные системы; Алгоритмы рекомендательной системы; «Практические рекомендации» и другие.