Алгоритмы планирования

Алгоритмы планирования интегрированы в классические рекомендательные системы VK для учета долгосрочного влияния на пользователя

Исследователи VK Research внедрили механизм, позволяющий традиционным алгоритмам оптимизировать не только текущий выбор контента, но и последующие шаги пользователя, формируя цепочку взаимодействий. Это решение было представлено на конференции KDD 2026 и позволяет достичь качества, сопоставимого с тяжелыми нейросетями, сохраняя при этом высокую скорость работы и низкую нагрузку на ресурсы. Технология уже применяется в отдельных сервисах компании и демонстрирует улучшенные результаты в офлайн-экспериментах.

Исследование: Метод был опубликован в статье на воркшопе Customer Journey конференции KDD 2026 и проверен на открытых датасетах, включая VK-LSVD.

Эффект: Внедрение механизма планирования в классические алгоритмы позволило повысить качество рекомендаций без необходимости полной перестройки архитектуры или использования ресурсоемких нейросетей.

Фактор: Традиционные алгоритмы ранее игнорировали долгосрочный эффект, выбирая контент только под момент «здесь и сейчас», что ограничивало их эффективность.

Анонс: Команда планирует дальнейшую работу над точностью учета обратной связи от пользователей и адаптацией технологии для более широкого промышленного применения.

Подробнее →