Исследователи VK сократили память для графовой нейросети более чем в 100 раз
AI VK Research разработала метод обучения графовых нейросетей, который более чем в 100 раз снижает потребление памяти и в 2,5 раза ускоряет подготовку данных. Подход проверили на графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей: доля добавивших хотя бы одного друга из рекомендаций выросла на 11,5%, а число добавлений — на 16%.
Исследователи из AI VK Research разработали метод, упрощающий обучение графовых нейросетей на больших массивах данных. Статью с описанием разработки приняли на международную конференцию CIKM 2026.
Графовые нейросети анализируют объекты и связи между ними. В социальной сети они обрабатывают данные о пользователях и их дружеских связях, формируя персональные рекомендации. Работа с такими объёмами требует значительных вычислительных ресурсов.
Новый подход проверили на анонимизированном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей. Предложенный способ хранения данных сократил потребление памяти более чем в 100 раз, а подготовка информации для обучения ускорилась в 2,5 раза. Метод учитывает изменения структуры социальных связей со временем.
При тестировании технологии для рекомендаций друзей во «ВКонтакте» количество добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%, а доля пользователей, добавивших хотя бы одного человека из рекомендаций, — на 11,5%. Разработка применима и в других задачах, связанных с обработкой больших объёмов взаимосвязанных данных.
iXBT · права на исходный материал принадлежат автору.
Материал носит информационный характер и не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией. Операции с криптовалютами связаны с риском полной потери вложенных средств. Подробнее — «Отказ от ответственности».
Разборы событий, итоги дня и то, что двигает рынок. Без сигналов и обещаний — только факты и что они значат.
Читать в Telegram →По теме
- ▪Lenovo представила ИИ-компьютер P7 массой 300 граммов и производительностью 190 TOPSiXBT · 18 октября
- ▪Исследователи FOI нашли способ распознавать спрятанный пистолет по сигналу Wi-FiiXBT · 18 октября
- ▪Глава Intel Тан заявил о завершении 80% реструктуризации компанииiXBT · 18 октября
- ▪DeepSeek выпустила ИИ-модель V4.1-Flash-10173DNews · 18 октября