В российском медиаполе много говорят о цифровом суверенитете, но куда реже — о том, как в связи с этим трансформируются высоконагруженные сервисы, чтобы выживать под таким пристальным вниманием. Кейс VK Музыки интересен именно с точки зрения инфраструктурного сдвига.

Проблема «холодного старта» в ML-моделях — это классика. Алгоритму обычно нужны данные в виде лайков и скипов, чтобы понять, кому советовать трек. В индустрии с 6000 локальных релизов в неделю каждый час ожидания фактически означает слив охватов. Теперь же VK Музыка перестроила рекомендательную систему, что позволило внедрить почасовое обновление счетчиков и изменить саму логику работы с контентом.

VK Микс сначала «отгружается» ядру фанатов артиста, которые своими реакциями менее чем за полчаса обучают модель, после чего алгоритм начинает каскадно масштабировать трек на широкую аудиторию. Благодаря этому новые релизы залетают в рекомендации менее чем за 30 минут, что в 24 раза быстрее среднего показателя по рынку.

😎 Читайте Про tech и этих
Теперь и в MAX