Выложенный в общий доступ фреймворк MRGSRec (Multi-Representation Graph-Based and Sequence-Based Approach for Recommendations) объединяет в себе два наиболее используемых в рекомендательных системах подхода: обучение на последовательностях и обучение на основе графовых представлений. Если в первом случае рекомендации для пользователя формируются с применением информации не только о выбранных пользователями продуктах, но и о порядке их потребления, то во втором предсказания генерируются на основе выбора других пользователей, которые ранее взаимодействовали с теми же товарами.

Два значения, полученные от энкодеров, обученных с помощью этих двух подходов, объединяются в слое с прямой связью.

Фреймворк был представлен исследователями из Института AIRI и Сколковского института науки и технологий в марте 2024 года.