Пользователи VK стали получать более точные рекомендации благодаря новой модели ИИ
AI Сгенерировано ИИ
Пользователи VK начали получать более актуальные и точные рекомендации в основных сервисах компании благодаря внедрению новой модели искусственного интеллекта (ИИ). Об этом стало известно 10 августа из пресс-службы VK. Об этом пишет Известия.
Алгоритм анализирует действия пользователей и создает нейропрофиль — обезличенное представление интересов. Эта технология уже внедрена в «VK Видео», «VK Клипов» и социальной сети «ВКонтакте». В основе системы лежит трансформерная модель, которая изучает анонимизированные последовательности действий: лайки, репосты, комментарии и пропуски контента.
«Для точных рекомендаций алгоритмы должны понимать не только содержание контента, но и то, что именно сейчас хочет увидеть конкретный пользователь. Для первой задачи мы развиваем технологии глубокого понимания контента, а для второй — нейропрофиль, который объединяет поведенческие сигналы из разных сервисов VK», — отметил руководитель подразделения рекомендаций AI VK Александр Пославский.
По его словам, такая связка позволяет рекомендациям быстрее реагировать на изменение интересов и подбирать материалы под различные сценарии. Первым обновлением на базе технологии стало нейросетевое ранжирование, которое в реальном времени определяет порядок показа контента в ленте.
Внедрение новых алгоритмов привело к увеличению времени просмотра контента в «VK Клипах» на 5,5%. Эксперименты показали, что пользователи стали на 15% чаще делиться материалами, на 10% чаще открывать их в полноэкранном режиме и на 5% активнее ставить лайки.
28 июля пресс-служба VK сообщила, что исследователи AI VK Research предложили новый подход, позволяющий классическим рекомендательным системам учитывать не только текущие интересы пользователей, но и влияние рекомендаций на их дальнейшие предпочтения. Разработанный подход уже применяется для решения отдельных прикладных задач и был представлен на воркшопе Customer Journey международной конференции KDD 2026. Это решение можно внедрять в существующие системы без полной перестройки их архитектуры.
