Не все якори одинаково полезны, или как I2I-рекомендации свежими сохранять

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Воробьев, я работаю в команде рекомендаций VK Видео, AI VK. В данной статье хочу рассказать, как и зачем я переделывал систему построения I2I-рекомендаций. Поговорим о том, какие решения были поставлены в её основу, насколько они оправдались, а также причём тут якори и как они связаны со свежестью рекомендаций.

В первую очередь сосредоточимся на бэкенде: организации работы с данными и вычислений, их конфигурациях, и требуемых вычислительных ресурсах. Основной эффект от внедрения новой системы кроется именно тут: удалось обеспечить свежесть I2I-рекомендаций примерно в час, сократив при этом количество используемых ядер в три раза. Саму логику построения рекомендаций тоже затронем, но в меньшей мере.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1040306/

Алгоритмы и Структуры данных