VK представил алгоритм учитывающий будущие предпочтения пользователей

Исследователи AI VK Research разработали новый подход, который позволяет рекомендательным алгоритмам учитывать не только текущие интересы пользователей, но и их будущие предпочтения. Решение уже используется в экосистеме VK, а результаты работы были представлены на международной конференции KDD 2026. Об этом сообщает издание IXBT News.

«Новый метод помогает оценивать влияние текущих рекомендаций на последующие, улучшая качество всей цепочки подбора контента», — заявили представители VK.

Технология может быть интегрирована в существующие рекомендательные системы без значительного изменения их архитектуры. В ходе испытаний на нескольких открытых наборах данных, включая VK-LSVD, новый подход продемонстрировал более точный подбор рекомендаций по сравнению с традиционными методами.

В дальнейшем исследователи планируют расширить возможности технологии, чтобы точнее учитывать обратную связь пользователей и применять ее в более широком круге промышленных задач. В современных сервисах основную роль играют нейросетевые модели, однако классические алгоритмы по-прежнему востребованы там, где важны высокая скорость обработки данных и экономия вычислительных ресурсов.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.