AI VK отказались от бустинга в рекомендациях в пользу нейросетей.

Вместо одного итогового скора новый ранкер отдельно предсказывает вероятность лайка, дизлайка и время просмотра. Затем эти сигналы объединяются через Learning to Rank, который отвечает за финальную сортировку ленты.

В основе ранкера собственная архитектура DCDN, построенная поверх Deep & Cross Network. В нее на уровне архитектуры добавили операцию деления, поэтому модель сама выучивает признаки вроде CTR из сырых счетчиков, без ручного feature engineering. 

Интересно решили предсказание времени просмотра. Вместо MSE и одного среднего значения модель учит распределение, разделяя быстрые скипы и долгие просмотры. После внедрения такого подхода в VK Клипах общее время просмотра выросло на 5,5%, лайки на 5%, шеры на 15%.

Инженерам из рексис рекомендуем почитать полный разбор.