2026-10-14: AI VK: новый метод масштабирования графовых нейросетей 🚀

Исследователи AI VK разработали метод масштабирования графовых нейросетей для анализа больших объёмов данных, таких как рекомендации друзей в соцсетях.

Они предложили два решения: Multi-Hash User Embeddings, что сократило потребление видеопамяти с 203 до 2 ГБ, и Temporal Neighbor Sampling, ускоряющий подготовку данных в 2,5 раза.

При тестировании во ВКонтакте количество добавлений в друзья по рекомендациям выросло на 16%, а число пользователей, которые добавили хотя бы одного рекомендованного друга, — на 11,5%, без увеличения задержек ранжирования.

Данный подход применим в соцсетях, финтехе и других задачах с большими графами.

Статья по теме принята в основной трек CIKM 2026.

🌎 Источники:
• arxiv.org
• t.me

✍️ by data_analysis_ml

#news #ai #tools
🇬🇧 🇷🇺 ☕️ 🌐 💷