Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы.

Список статей

Масштабирование
Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций
Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров
LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах

Lifelong Recommendations
TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest
TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou
LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах
Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий

Generative Retrieval
Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс
Рекомендательные системы с генеративным поиском
Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями

Semantic IDs
Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID
ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций
Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций
Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем

End to End Рекомендации
OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений
OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции
EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем

LLMxRecSys
PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба
OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации
ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования

#aivk #recsys