Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика
Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.
Конференция собрала экспертов, занимающихся разработкой рекомендательных систем — перспективной технологии, находящей применение как в академической среде, так и в индустрии. Организатором конференции выступила Научно-учебная лаборатория (НУЛ) матричных и тензорных методов в машинном обучении под руководством Максима Рахубы.
Евгений Фролов
Евгений Фролов, старший научный сотрудник лаборатории, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI, отметил: «Вторая итерация конференции по рекомендательным системам объединила сообщество специалистов из индустрии и академии и показала, что у нас есть крепкая техническая база и растущий интерес к области. Программa вышла разноплановой: от свежих исследований, поданных на ведущую конференцию по рекомендательным системам RecSys 2025, до подробных разборов продакшен-архитектур крупных компаний. Интересным вышел и круглый стол: обсудили, что хорошо отлаженные одностадийные решения могут стать первым шагом к единой LLM-ориентированной рекомендательной парадигме. Для меня главный итог — активно формируется сообщество экспертов из индустрии и академии, где можно честно проверять гипотезы на реальных данных и сразу понимать их ценность для бизнеса и науки».
В рамках обучающего семинара научные сотрудники AIRI Глеб Мезенцев и Даниил Гусак представили подробный обзор современных подходов к созданию масштабируемых последовательных рекомендательных систем. Участники узнали о новейших методиках построения эффективных конвейеров обработки больших объемов данных и тонкостях внедрения рекомендательных решений в реальные бизнес-процессы.
Сергей Ермилов, старший разработчик (VK AI), рассказал о результатах исследований влияния рекламных интеграций на эффективность рекомендательных сервисов и успешных подходах к релевантности контента и доходности рекламной деятельности.
Руслан Исрафилов, лидер команды исследований рекомендательных систем Сбера, представил доклад на тему «Следующий шаг эволюции AI: мультиагентные системы на базе LLM». Его выступление было сосредоточено на преимуществах интеграции мультиинтеллектуальных агентов для улучшения точности рекомендаций и понимания поведения пользователей.
Марина Ананьева
Марина Ананьева, руководитель направления RecSys НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении, рассказала о переходе от классических пакетных методов обучения к онлайн-моделям рекомендаций. Она представила практические кейсы перехода на онлайн-обучение, подчеркнув повышение скорости адаптации моделей к изменениям предпочтений аудитории.
Алексей Васильев, исполнительный директор по исследованию данных Sber AI Lab, осветил важность правильной подготовки данных для построения качественных рекомендательных систем. Его доклад охватывал вопросы выбора архитектуры модели, оптимизации тренировочных процессов и интерпретации результатов работы алгоритмов. «В конференции принимали участие специалисты ведущих российских компаний. Многих выступающих я знаю лично, приятно было снова встретиться, — говорит Алексей Васильев. — Прекрасные разнообразные доклады, как индустриальные, так и научные, а также постерная сессия сделали мероприятие очень интересным. Здорово, что обсуждения продолжались и во время перерывов, еще раз подтвердив, что тема рекомендаций сейчас очень актуальна и востребована. Мне кажется, конференция удалась».
Евгений Фролов в рамках своего выступления предложил инновационный подход к повышению эффективности рекомендательных систем путем динамического изменения структуры внутренних представлений данных. Предложенный метод позволяет значительно повысить качество рекомендаций и снизить вероятность ошибок. «На конференции я представил нашу новую статью, в которой предложен self-supervised-подход к обучению рекомендательных моделей. Мы адаптировали метод Barlow Twins из области компьютерного зрения для transformer-архитектур рекомендаций. В частности, помимо повышения качества предсказаний, мы впервые выявили эффект адаптивного коллапса представлений: в зависимости от структуры пользовательских предпочтений алгоритм сам регулирует степень разнообразия выдачи. В наборах данных без явных кластеров вкусов он генерирует широкий спектр рекомендаций, а в сценариях со строго выраженными, специфическими предпочтениями — концентрируется на наиболее релевантных товарах, обеспечивая более точный выбор, чем существующие методы», — рассказал Евгений Фролов.
Завершилась конференция постерной сессией в атриуме корпуса университета на Покровском бульваре, в рамках которой участники обсудили представленные исследования в неформальной обстановке и обменялись мнениями относительно новых направлений развития рекомендательных технологий.
Конференция по рекомендательным системам проводится в НИУ ВШЭ во второй раз и становится важной площадкой для обсуждения научных достижений и технологических новшеств в сфере искусственного интеллекта и цифровой экономики, способствуя развитию индустрии рекомендательных систем и формированию сообщества профессионалов нового поколения.
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ представил новый инструмент для оценки потенциальных рисков для территорий
В Высшей школе экономики прошла презентация доклада по финансовым решениям для климатической адаптации в России. Учитывая, что, по оценкам, каждый градус повышения среднегодовой температуры может привести к негативному эффекту в размере до 3 трлн рублей ежегодно, меры по адаптации сейчас необходимы, считают эксперты. На презентации ученые НИУ ВШЭ представили цифровой инструмент, который позволяет построить климатический риск-профиль территорий.
«ИИ позволяет людям без опыта разработки прототипировать решения, упрощающие их деятельность»
28 октября завершилось обучение в рамках третьего потока программы «Искусственный интеллект в социальной сфере». Слушатели представили и защитили свои проекты. В рамках освоенного курса преподаватели помогли им найти перспективные области применения ИИ для эффективной работы в социальной сфере и обучили практическому применению инструментов ИИ.
НИУ ВШЭ представил рейтинг регионов России по необходимости адаптации к изменению климата
В докладе Высшей школы экономики оценены шесть ключевых климатических рисков для страны: деградация вечной мерзлоты, лесные пожары, засухи, волны тепла, экстремальные осадки и водный стресс. Рейтинг позволяет оценить риски для каждого конкретного региона и скорректировать планы адаптации.
Лингвисты впервые описали историю подготовки переводчиков русского жестового языка
Команда исследователей из России и Великобритании впервые подробно описала, как формировалась и менялась система подготовки переводчиков русского жестового языка (РЖЯ). Это масштабное исследование охватывает период с XIX века до наших дней, раскрывая как достижения, так и проблемы профессиональной среды. Результаты работы опубликованы в сборнике “The Routledge Handbook of Sign Language Translation and Interpreting”.
Вышка запустила международный проект по изучению русского языка как иностранного
В середине октября состоялось торжественное открытие Международного образовательного онлайн-клуба по русскому языку как иностранному и русской культуре Школы иностранных языков ВШЭ. Проект GLAGOL’ объединил участников из 20 стран — иностранных студентов и преподавателей 10 факультетов Вышки, а также свыше 10 российских и зарубежных вузов.
ВШЭ наметила образ городов будущего
В ближайшие десятилетия муниципалитеты изменятся и станут пространствами здоровья, идентичности и цифровых решений. Ключевые тенденции городской трансформации обозначила проректор НИУ ВШЭ Вероника Минина, выступив в рамках Международного муниципального форума БРИКС — 2025. Также в рамках форума декан факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ Николай Куричев представил природно-климатические проекты ученых университета.
Ошибки, которые всё объясняют: ученые обсудили будущее психолингвистики
Мировая лингвистика сегодня переживает «многоязычную революцию»: эпоха англоязычного доминирования в когнитивных науках подходит к концу, все чаще исследователи изучают многообразие языков мира. Более того, мультилингвизм из экзотики становится нормой, что кардинально меняет представления о когнитивных возможностях человека. В Вышке обсудили будущее развитие экспериментальной лингвистики.
Ученые НИУ ВШЭ создали среду для моделирования подключенного и беспилотного транспорта
Разработка группы исследователей и студентов во главе с преподавателем департамента компьютерной инженерии МИЭМ ВШЭ Виталием Степанянцем, реализуемая в Учебной лаборатории систем автоматизированного проектирования МИЭМ ВШЭ под руководством Александра Романова и Александра Американова, впервые в мире позволяет одновременно учитывать детальное моделирование восприятия окружающей среды беспилотным транспортом и распространения сигналов подключенного транспорта. На сегодняшний день среда не имеет аналогов среди программ такого рода с открытым кодом.
«Развернуть обсуждение политики в области высшего образования в доказательное русло»
29 октября в НИУ ВШЭ открылась XVI Международная конференция исследователей высшего образования (ИВО) на тему «Высшее образование: между частным и общественным благом». Для участия в конференции зарегистрировались более 600 человек из 32 регионов России и семи зарубежных стран, поступило рекордное число заявок на выступления с докладами — 242, из которых было принято 88.
Облака ближе, чем кажется: итоги форсайт-сессии iFORA
Интеллектуализация управления, синергия с ИИ и переход к микрооблакам — такими будут главные тренды цифровой экономики в ближайшее десятилетие. На форсайт-сессии в НИУ ВШЭ ведущие эксперты в сфере облачных технологий обсудили их эволюцию до 2040 года — от интеллектуализации процессов до идей о переносе хранилищ в космос, чтобы минимизировать экологический ущерб планете.