recsys.

Кеш кандидатов: как снизить расход железа в рекомендательной системе без потери качества

продолжить чтение

От обновлённого ранкера до алгоритма Брезенхема: что дало + 11% ко времени в ленте ВКонтакте в 2026 году

Привет! Это Степан Малькевич, руководитель группы рекомендаций ленты ВКонтакте (AI VK).

продолжить чтение

Архитектура банковского RecSys

Если посмотреть, как строили рекомендательные системы лет пять назад, можно увидеть одну и ту же схему, включающую коллаборативную фильтрацию или ALS для кандидатов, градиентный бустинг сверху, офлайн‑метрики NDCG/MAP и A/B‑тесты.

продолжить чтение

Обучение с подкреплением в рекомендациях: оптимизируем удовлетворённость пользователя за всю сессию — статья на KDD 2026

продолжить чтение

Как устроен нейропрофиль пользователя в рекомендациях VK

Привет! Меня зовут Михаил Трапезников, я руководитель группы рекомендательных технологий в AI VK.

продолжить чтение

От ANN к честному KNN на GPU: как мы пересобрали отбор кандидатов в рекомендациях Ozon

продолжить чтение

Урбан ML: рекомендации, LLM, антифрод и агенты

2 августа в Москве пройдет Урбан ML — открытое мероприятие для специалистов по Data Science, машинному обучению и разработке ИИ-систем.

продолжить чтение

Не все якори одинаково полезны, или как I2I-рекомендации свежими сохранять

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Воробьев, я работаю в команде рекомендаций VK Видео, AI VK. В данной статье хочу рассказать, как и зачем я переделывал систему построения

продолжить чтение

Как LLM научила рекомендательную модель видеть больше, чем историю взаимодействий

продолжить чтение

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

продолжить чтение

123