Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика
Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.
Конференция собрала экспертов, занимающихся разработкой рекомендательных систем — перспективной технологии, находящей применение как в академической среде, так и в индустрии. Организатором конференции выступила Научно-учебная лаборатория (НУЛ) матричных и тензорных методов в машинном обучении под руководством Максима Рахубы.
Евгений Фролов
Евгений Фролов, старший научный сотрудник лаборатории, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI, отметил: «Вторая итерация конференции по рекомендательным системам объединила сообщество специалистов из индустрии и академии и показала, что у нас есть крепкая техническая база и растущий интерес к области. Программa вышла разноплановой: от свежих исследований, поданных на ведущую конференцию по рекомендательным системам RecSys 2025, до подробных разборов продакшен-архитектур крупных компаний. Интересным вышел и круглый стол: обсудили, что хорошо отлаженные одностадийные решения могут стать первым шагом к единой LLM-ориентированной рекомендательной парадигме. Для меня главный итог — активно формируется сообщество экспертов из индустрии и академии, где можно честно проверять гипотезы на реальных данных и сразу понимать их ценность для бизнеса и науки».
В рамках обучающего семинара научные сотрудники AIRI Глеб Мезенцев и Даниил Гусак представили подробный обзор современных подходов к созданию масштабируемых последовательных рекомендательных систем. Участники узнали о новейших методиках построения эффективных конвейеров обработки больших объемов данных и тонкостях внедрения рекомендательных решений в реальные бизнес-процессы.
Сергей Ермилов, старший разработчик (VK AI), рассказал о результатах исследований влияния рекламных интеграций на эффективность рекомендательных сервисов и успешных подходах к релевантности контента и доходности рекламной деятельности.
Руслан Исрафилов, лидер команды исследований рекомендательных систем Сбера, представил доклад на тему «Следующий шаг эволюции AI: мультиагентные системы на базе LLM». Его выступление было сосредоточено на преимуществах интеграции мультиинтеллектуальных агентов для улучшения точности рекомендаций и понимания поведения пользователей.
Марина Ананьева
Марина Ананьева, руководитель направления RecSys НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении, рассказала о переходе от классических пакетных методов обучения к онлайн-моделям рекомендаций. Она представила практические кейсы перехода на онлайн-обучение, подчеркнув повышение скорости адаптации моделей к изменениям предпочтений аудитории.
Алексей Васильев, исполнительный директор по исследованию данных Sber AI Lab, осветил важность правильной подготовки данных для построения качественных рекомендательных систем. Его доклад охватывал вопросы выбора архитектуры модели, оптимизации тренировочных процессов и интерпретации результатов работы алгоритмов. «В конференции принимали участие специалисты ведущих российских компаний. Многих выступающих я знаю лично, приятно было снова встретиться, — говорит Алексей Васильев. — Прекрасные разнообразные доклады, как индустриальные, так и научные, а также постерная сессия сделали мероприятие очень интересным. Здорово, что обсуждения продолжались и во время перерывов, еще раз подтвердив, что тема рекомендаций сейчас очень актуальна и востребована. Мне кажется, конференция удалась».
Евгений Фролов в рамках своего выступления предложил инновационный подход к повышению эффективности рекомендательных систем путем динамического изменения структуры внутренних представлений данных. Предложенный метод позволяет значительно повысить качество рекомендаций и снизить вероятность ошибок. «На конференции я представил нашу новую статью, в которой предложен self-supervised-подход к обучению рекомендательных моделей. Мы адаптировали метод Barlow Twins из области компьютерного зрения для transformer-архитектур рекомендаций. В частности, помимо повышения качества предсказаний, мы впервые выявили эффект адаптивного коллапса представлений: в зависимости от структуры пользовательских предпочтений алгоритм сам регулирует степень разнообразия выдачи. В наборах данных без явных кластеров вкусов он генерирует широкий спектр рекомендаций, а в сценариях со строго выраженными, специфическими предпочтениями — концентрируется на наиболее релевантных товарах, обеспечивая более точный выбор, чем существующие методы», — рассказал Евгений Фролов.
Завершилась конференция постерной сессией в атриуме корпуса университета на Покровском бульваре, в рамках которой участники обсудили представленные исследования в неформальной обстановке и обменялись мнениями относительно новых направлений развития рекомендательных технологий.
Конференция по рекомендательным системам проводится в НИУ ВШЭ во второй раз и становится важной площадкой для обсуждения научных достижений и технологических новшеств в сфере искусственного интеллекта и цифровой экономики, способствуя развитию индустрии рекомендательных систем и формированию сообщества профессионалов нового поколения.
Вам также может быть интересно:
Тест «КардиоЖизнь» Вышки — в числе победителей премии Data Fusion Awards 2026
Разработка ученых Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИ и цифровых наук ФКН ВШЭ — генетический тест «КардиоЖизнь» — одержала победу в Общероссийской кросс-отраслевой премии в области технологий работы с данными и ИИ Data Fusion Awards. Проект занял первое место в номинации «Партнерство науки и бизнеса», показав успешную модель трансфера технологий из университетской науки в реальный сектор здравоохранения.
НИУ ВШЭ установил станцию «Геоскана» для космических исследований в Индийском технологическом институте Бомбея
На территории Индийского технологического института Бомбея (IIT Bombay) установили российскую наземную станцию для приема спутниковых данных СОНИКС. Разработка компании «Геоскан» станет частью проекта зеркальной лаборатории Высшей школы экономики и одного из ведущих университетов Индии.
ВШЭ и Positive Technologies оценят последствия кибератак на бизнес и государство
Институт мировой военной экономики и стратегии НИУ ВШЭ совместно с компанией Positive Technologies объявляет о запуске междисциплинарного научно-исследовательского конкурса «Разработка моделей прогнозирования и оценки последствий кибератаки». Молодые ученые смогут предложить свои идеи, модели и подходы к анализу социальных, экономических и иных эффектов от реализованных киберугроз. Грантовый фонд конкурса составит 3 млн рублей.
МИЭМ ВШЭ и МТС запускают мастерскую по инновационным решениям в сетях связи
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ и МТС запускают совместную мастерскую, в которой студенты будут работать на стыке инженерии сетей связи, анализа данных и цифровых технологий. Совместный проект подразумевает формат практического обучения, где студенты смогут решать реальные задачи индустрии вместе с инженерами компании и специалистами МИЭМ.
«Думать о будущем — сверхусилие»: в ИСИЭЗ обсудили возможности и вызовы корпоративного форсайта
Поиск новых точек роста и снижение неопределенности перед крупными решениями — основные задачи, которые компании стремятся реализовать с помощью форсайта. Среди ключевых вызовов стратегического прогнозирования — высокая степень непредсказуемости будущего. К таким выводам пришли участники круглого стола с ведущими российскими компаниями «Технологии управления будущим», который прошел в ИСИЭЗ 1 апреля 2026 года.
Как адаптироваться к жаре и наводнениям
Разработанное экспертами и партнерами факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ руководство по адаптации к изменениям климата дает практические рекомендации по системному управлению адаптацией к изменениям климата и природными рисками, которые оказывают значительное влияние на экономику и качество жизни людей. Одновременно авторы предлагают современные технологии, которые способны эффективно справляться с угрозами, вызванными изменениями климата, и снижать негативные последствия опасных природных явлений.
В НИУ ВШЭ показали антропоморфного робота-курьера
С 1 по 3 апреля прошел IV Фестиваль робототехники, главным организатором которого стал факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ. Одним из ключевых событий фестиваля стала презентация антропоморфного робота-курьера Аркуса. Разработку представил Институт робототехнических систем, созданный НИУ ВШЭ совместно с Группой компаний «ЭФКО».
Как формируется новая профессия специалиста по безопасности систем машинного обучения
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запускает новую онлайн-магистратуру «Информационная безопасность систем искусственного интеллекта», посвященную подготовке специалистов по защите систем машинного обучения. Программа ориентирована на одну из самых быстро формирующихся профессиональных ниш — безопасность моделей ИИ и инфраструктуры их эксплуатации.
От робототехники до разработки игр: в Вышке проходят Дни компьютерных наук
В апреле 2026 года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает всех увлеченных компьютерными науками на ежегодный фестиваль Дни компьютерных наук. Многочисленные мероприятия объединят студентов, преподавателей, профессионалов из ИТ-индустрии и всех желающих, чтобы поделиться опытом, идеями и вдохновением.
ВШЭ и БГУ запускают совместную ИТ-программу при поддержке Правительства Бурятии
Высшая школа экономики подписала соглашения о сотрудничестве в сфере подготовки кадров в области искусственного интеллекта и информационных технологий с Правительством республики Бурятия и Бурятским государственным университетом имени Доржи Банзарова. Оба документа закладывают основу для реализации совместной образовательной программы по направлению «Прикладная математика и информатика», а также для системного развития сквозных цифровых компетенций студентов и преподавателей вузов республики (программирование, анализ данных, методы искусственного интеллекта).