• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• Российский рынок облаков за 20 лет
• 30 лет рынку ERP в России
• Главные ИТ-сценарии 2026
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• Интернет
• ИТ-бизнес
• Рейтинги
• Инфографика

12 Октября 2026 12:04 12 Окт 2026 12:04 |

Исследователи из AI VK Research разработали подход, который позволяет применять графовые нейросети на больших объемах данных. Его протестировали на рекомендациях друзей «ВКонтакте»: количество добавлений в друзья из рекомендаций выросло на 16%. Об этом CNews сообщили представители VK.

Граф представляет данные в виде объектов и связей между ними. В социальной сети, например, объектами являются пользователи, а связями — дружба между ними. Графовые нейросети анализируют структуру таких связей и применяются в рекомендательных системах, социальных сетях и других задачах со связанными данными.

Метод исследователей AI VK Research может применяться в разных индустриальных задачах, где компании работают с большими объемами связанных данных. Он позволяет масштабировать графовые нейросети на сотни миллионов объектов и миллиарды связей, сокращая требования к памяти и ускоряя подготовку данных для обучения.

Исследователи протестировали подход на анонимизированном социальном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд дружеских связей. Они предложили способ представления данных, который позволил сократить необходимый объем памяти более чем в 100 раз. Решение также учитывает изменение социального графа со временем и позволяет в 2,5 раза быстрее готовить данные для обучения. В ходе тестирования число пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга, выросло на 11,5%.