🚀 AI VK предложили метод масштабирования графовых нейросетей

Исследователи разработали подход для масштабирования графовых нейросетей (GNN) на больших объёмах данных. Такие модели анализируют связи между объектами и используются, например, для рекомендаций друзей в соцсетях.

Основная проблема — ресурсоёмкость. Для сотен миллионов пользователей хранение отдельных эмбеддингов требует сотен гигабайт видеопамяти, а обработка графа из миллиардов связей замедляет обучение.

Команда предложила два решения:

• Multi-Hash User Embeddings — несколько хеш-функций заменяют индивидуальные эмбеддинги пользователей компактной общей таблицей. Потребление видеопамяти сократилось с 203 до 2 ГБ, более чем в 100 раз.
• Temporal Neighbor Sampling — при обучении модель учитывает только связи, существовавшие на определённый момент времени. Оптимизация ускорила подготовку данных в 2,5 раза.

Подход проверили на рекомендациях друзей ВКонтакте. В двухнедельном A/B-тесте количество добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%, а число пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга, — на 11,5%. При этом задержки онлайн-ранжирования не увеличились.

Этот подход масштабирования может пригодиться не только в соцсетях, но и в рекомендательных системах, финтехе и других задачах с большими графами.

Статью Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling приняли в основной трек CIKM 2026.