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:
Критика речистого разума: искусственный интеллект в восприятии математиков
Математики Вышки считают, что не стоит опасаться потери работы из-за массового использования ИИ, и одновременно предостерегают от некритического восприятия работ и проектов, подготовленных с его применением. При этом ИИ может быть полезным инструментом в исследованиях, создавая модели и обрабатывая большие массивы информации.
«Будущее не предопределено — мы формируем его решениями сегодня»
Стратегический технологический проект «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» ВШЭ охватывает горизонты от 10 до 30 лет и включает работу над новыми методиками сценарного анализа. Он объединяет исследователей разных направлений и помогает выстраивать целостное видение будущего. Цель проекта — не только построить прогнозы, но и выработать практические рекомендации для государства и бизнеса. О том, зачем учиться ставить правильные вопросы о будущем, рассказала декан факультета мировой экономики и мировой политики ВШЭ Анастасия Лихачёва.
Стартовала регистрация школьников на Всероссийскую олимпиаду по ИИ
Открылась регистрация на пятый сезон Всероссийской олимпиады по искусственному интеллекту. В этом году организаторы ожидают увеличения числа участников — соревнование получило международный статус, и теперь принять участие могут школьники 8–11-х классов не только из России, но и из других стран. Олимпиаде присвоен II уровень в перечне РСОШ — ее призеры и победители получат льготы при поступлении в вуз.
В НИУ ВШЭ обсудили глобальные тренды ИИ на международной форсайт-сессии
В Высшей школе экономики прошла международная форсайт-сессия по искусственному интеллекту (ИИ). Российские и иностранные ученые обсудили тренды и вызовы, которые возникают в связи с быстрым развитием ИИ.
Больше не одинокий гений: как сохранить идентичность ученого в эпоху ИИ
Сегодня профессия ученого требует новых навыков, зачастую не связанных с наукой — от умения находить гранты до успешной продажи продукта своего труда. Огромным вызовом стал ИИ, который справляется со многими задачами быстрее человека. Центр научной интеграции НИУ ВШЭ организовал вебинар «Ученые и искусственный интеллект», посвященный профессиональной идентичности исследователя в условиях стремительной цифровизации и технологических трансформаций. Подробнее — в материале HSE Daily.
Географы НИУ ВШЭ рассчитали климатический риск-профиль Красноярского края
Команда Центра геоданных факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ детально оценила природные риски, которым подвергается Красноярский край из-за изменения климата. Обсуждение риск-профиля состоялось на прошедшем в Новосибирске XII Международном форуме технологического развития «Технопром-2025».
НИУ ВШЭ и Правительство Якутии подписали соглашение о сотрудничестве в области климатической адаптации
Соглашение о стратегическом сотрудничестве в научно-технологической и образовательной сферах подписали декан факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ Николай Куричев и Председатель Правительства Республики Саха (Якутия) Кирилл Бычков.
Вышка стала соорганизатором Международного диктанта по финансовой безопасности
С 1 по 30 сентября пройдет Международный диктант по финансовой безопасности. Масштабный онлайн-проект разработан с целью повышения осведомленности людей разного возраста о проблемах в сфере экономической стабильности. Тема этого года — «Новые технологии на страже финансовой безопасности: от личной защиты до суверенитета государства». В новом сезоне НИУ ВШЭ вошел в состав организаторов.
Эпоха ИИ: университеты и бигтехи обсудили трансформацию системы образования
В рамках круглого стола, организованного «Яндекс Образованием», эксперты из ведущих университетов и технологических компаний обсудили будущее системы образования и подготовки IT-специалистов в условиях развития технологий искусственного интеллекта. Высшую школу экономики представляла проректор университета Елена Одоевская.
Ученый в цифровую эпоху: как определить свой профессиональный путь в новом мире
Центр научной интеграции НИУ ВШЭ запускает программу «Современный ученый: инструменты развития научной карьеры», ориентированную на развитие профессиональных компетенций молодых исследователей. В течение 6 недель слушатели в синхронном онлайн-формате изучат 5 тематических блоков. Обучение начнется 22 сентября. На программу могут поступить все желающие, имеющие или получающие высшее или среднее специальное образование.