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:
«Fall into ML прочно утвердилась в календаре знаковых событий российской ИИ-сцены»
24–25 октября в Центре культур НИУ ВШЭ Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук организует четвертую ежегодную конференцию Fall into ML 2025. Мероприятие традиционно поддерживает генеральный партнер — Сбербанк. В фокусе — прорывные исследования и будущее фундаментального ИИ.
Исследователи НИУ ВШЭ ответят на вызовы развития городского транспорта
В НИУ ВШЭ стартовало масштабное исследование общественного транспорта российских городов в рамках стратегического технологического проекта «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». По итогам проекта будет сформирована динамическая база данных для четырех видов транспорта: метро, трамваев, троллейбусов и автобусов.
Стартует новый норматив технологической грамотности ТехноГТО «Искусственный интеллект»
Открыт новый норматив технологической грамотности ТехноГТО по направлению «Искусственный интеллект», разработанный совместно с Академией искусственного интеллекта для школьников Благотворительного фонда Сбербанка «Вклад в будущее». Проект ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с президентской платформой «Россия — страна возможностей» и Движением Первых при поддержке НИУ ВШЭ и Росмолодежи.
НИУ ВШЭ начал разработку отечественных технологий связи 6G на базе субтерагерцовой микрорадиоэлектроники
В Высшей школе экономики стартовали масштабные научно-инженерные работы по созданию отечественных технологий для перспективных систем связи шестого поколения (6G). Работы ведутся командой стратегического технологического проекта «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G», реализуемого в рамках программы «Приоритет-2030».
Вышка исследует потребности глухих
В последнее воскресенье сентября в мире традиционно отмечается День глухих. В этом году факультет социальных наук (ФСН) Высшей школы экономики присоединился к празднику и совместно с Московской городской организацией Всероссийского общества глухих (МГО ВОГ) запустил исследование потребностей глухих и слабослышащих москвичей в социальных услугах и доступности среды.
НИУ ВШЭ и компании-партнеры скоординировали подходы к подготовке специалистов топ-уровня в сфере ИИ
В НИУ ВШЭ прошла встреча с представителями Сбера, Яндекса и VK для согласования подходов к подготовке специалистов топ-уровня в сфере искусственного интеллекта. В частности, договорились о регулярном обновлении образовательных программ с учетом новейших решений и разработок компаний-партнеров. Участники встречи обсудили текущий статус проекта, содержание образовательных программ и механизмы взаимодействия для обеспечения достижения показателей эффективности созданного в университете Центра организации обучения студентов для топ-специалистов в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ.
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.
В Высшей школе экономики открылась межфакультетская Музейная лаборатория
Вышка запустила межфакультетскую Музейную лабораторию, которая станет устойчивым центром экспертной поддержки в сфере музейного дела. Ее миссия связана с изменением современных моделей восприятия культуры и трансформацией институциональной среды. Лаборатория специализируется на модернизации музейных практик и повышении престижа музеев, формируя пространство для профессионального диалога и внедрения инноваций.
Физики предложили новый механизм усиления сверхпроводимости с помощью «квантового клея»
Команда исследователей с участием сотрудников МИЭМ ВШЭ показала, что дефекты в материале могут не снижать, а, наоборот, усиливать сверхпроводимость. Это возможно благодаря взаимодействию дефектных и более чистых областей, которое образует «квантовый клей» — однородную компоненту, связывающую разрозненные сверхпроводящие участки в единую сеть. Расчеты подтвердили, что такой механизм может помочь в создании сверхпроводников, работающих при более высоких температурах. Исследование опубликовано в журнале Communications Physics.
30 студентов из 19 университетов приняли участие в исследовательской экспедиции НИУ ВШЭ в «Новом Херсонесе»
В рамках программы студенческих экспедиций «Открываем Россию заново» при поддержке программы Росмолодежи «Больше, чем путешествие», президентской платформы «Россия — страна возможностей», а также Симферопольской и Крымской епархии НИУ ВШЭ на базе Школы молодого гуманитария провела исследовательскую экспедицию на территории музейно-храмового комплекса «Новый Херсонес» в Севастополе. По ее итогам будут разработаны предложения по организации просветительских проектов в области формирования исторической памяти молодежи о роли Херсонеса, Крыма и византийского наследия в истории российской культуры и государственности.