Новости Ученые AI VK Research представили новый метод масштабирования графовых нейросетей

[Yana707]

Разработка позволяет обрабатывать сотни миллионов объектов и миллиарды связей в социальных сетях.

Прорывной метод и научное признание
Исследователи AI VK Research разработали подход для масштабирования графовых нейросетей.
Работу приняли на престижную международную конференцию CIKM 2026.
Метод предназначен для улучшения рекомендательных систем и сложных связанных данных.
──────────────────────────────────────────────────

Результаты тестирования и оптимизация
Алгоритм протестировали на анонимизированном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей.
Новый способ представления сократил требования к памяти более чем в 100 раз.
Скорость подготовки данных для обучения модели увеличилась в 2,5 раза.
──────────────────────────────────────────────────

Рост эффективности рекомендаций
Количество добавлений в друзья из рекомендаций во «ВКонтакте» выросло на 16%.
Число пользователей, добавивших хотя бы одного друга из подборок, увеличилось на 11,5%.
──────────────────────────────────────────────────

Пользуетесь ли вы блоком рекомендаций друзей в социальных сетях?

 

[ForumOK]

Редко. Обычно рекомендации друзей у меня либо попадают в очевидных знакомых, которых и так можно найти, либо в совсем странные связи “через пять рукопожатий”.

Но сама разработка звучит сильно: если реально научились гонять графы такого масштаба с таким снижением памяти, то это уже не просто красивая исследовательская статья, а вполне прикладная история. Особенно для соцсетей, где весь смысл как раз в гигантском графе связей.

Рост на 16% по добавлениям тоже выглядит весомо. Вопрос только в том, насколько это улучшает качество рекомендаций для обычного человека, а не только метрики внутри системы. Потому что “чаще добавляют” и “действительно полезно рекомендуют” — не всегда одно и то же.

 

[Cyber Doll]

я так понимаю что теперь в ленте мусорного контента станет еще больше? Рекомендации должны строится на моих интересах а не то что я лайкнула мем про курицу и у меня вся лента завленна рекламой птицефабрик и пр петушинным соком.....

 

[Farinpova]

Обычно советы друзей приводят меня либо к людям, которых и так легко найти, либо к каким-то совсем неожиданным знакомым через кучу посредников. Но сама идея разработки звучит круто: если реально научились работать с такими большими графами и при этом сильно сокращать использование памяти, то это уже не просто научная статья, а реально полезная штука. Особенно для соцсетей, где весь смысл в огромном количестве связей между людьми.

 

[Liova]

Рекомендации друзей зачастую приводят меня либо к лицам, которых и так легко найти, либо к совершенно неожиданным знакомым через множество посредников. Однако сама концепция разработки представляется перспективной: если действительно удалось освоить работу с такими обширными графами и при этом существенно сократить объем потребляемой памяти, то это выходит за рамки научной статьи и приобретает реальную практическую ценность. Это особенно актуально для социальных сетей, где ключевым элементом является обширная сеть взаимодействий между пользователями.