📢 В Kuaishou предложили, как улучшить рекомендации с помощью просмотров, комментариев и LLM

Классический подход в рекомендациях — смотреть на историю взаимодействий и предлагать похожее.

Исследователи Kuaishou Technology пошли дальше и построили новую систему, которая позволила добиться прироста качества по всем метрикам (NDCG, Recall) и в оффлайне, и в A/B-тестах:

— для видео +0.36% к времени просмотра и +0.78% к числу взаимодействий,
— для комментариев +4.12% и +1.35%.

Авторы считают, что подход легко переносим в другие домены.

📖 Полный разбор статьи с RecSys 2025 — у ребят из AI VK Hub