Исследователи AI VK Research представили подход для применения графовых нейросетей на больших объемах данных.

Графовые нейросети анализируют связи между объектами и применяются в рекомендательных системах и других задачах со связанными данными. Метод ученых VK позволяет масштабировать их на сотни миллионов объектов и миллиарды связей. При этом он сокращает требования к памяти и ускоряет подготовку данных для обучения. Предполагается, что метод может применяться для различных индустриальных задач.

Исследователи протестировали метод на анонимизированном социальном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд дружеских связей во «ВКонтакте». Благодаря подходу необходимый объем памяти удалось сократить больше чем в 100 раз. В ходе тестирования число пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга, выросло на 11,5%.

Полный текст научной статьи доступен на arXiv.

В июле 2026 года исследователи AI VK Research предложили подход, позволяющий классическим рекомендательным алгоритмам учитывать будущие интересы пользователей.