🌐 ML на графах для решения задачи матчинга

Один из наших подписчиков, Иван, написал очень крутую статью про решение задач матчинга с помощью графовых нейронных сетей.

А если конкретнее - про применение алгоритмов кластеризации на графах при поиске одинаковых товаров в онлайн-магазине.

Классический подход для  решения такой задачи состоит из двух этапов:
1. Подбор кандидатов. На этом этапе используется грубый, но быстрый алгоритм для подбора большого количества схожих объектов, потенциальных пар
2. Проверка пар моделью (т. н. матчинг) — более точная проверка того, действительно ли в паре одинаковые объекты.

У объекта может быть более одного дубликата, и хочется их объединять в одну группу, один кластер.

Просто склеить все найденные пары в один кластер — не лучшая идея, поскольку предсказания модели на 2 этапе имеют не нулевой процент ошибок, а такая склейка их только размножит.

В статье рассказывается про то, как алгоритмы Community Detection позволяют эту проблему решать

Статья на хабре тут