VK'nın Sinirsel Kullanıcı Profili Önerilerde Nasıl Çalışıyor

VK AI, VK hizmetlerindeki tüm etkileşimlerden kullanıcının ilgi alanlarının birleşik bir temsilini oluşturan sinirsel bir kullanıcı profili geliştirdi. Temel, sıralı bir dizi olarak en fazla 1.024 son eylemi analiz eden bir dönüştürücü modelidir; iki kuleli bir mimari kullanır: öz dikkatli bir kullanıcı kulesi ve içeriği kodlayan bir öğe kulesi. Belirteçler, çok modlu modellerden gelen içerik gömme vektörlerini, olay gömme vektörlerini ve kaynak gömme vektörlerini birleştirir; zaman, Time2Vec ile kodlanır. Eğitim, örtük sinyaller üzerinde Sampled Softmax ile ön eğitimi ve veri sızıntısını önlemek için nedensel oturumlarla ince ayarı içerir. Alanlar arası model 'Heimdall', alanlar arasındaki verileri dengeler ve bir sonraki içerik nesnesini tahmin ederek önerileri iyileştirir. A/B testleri, VK Clips'te izlenme süresinde %5,5 artış ve VK Video ana sayfasında +%1.1 TVT gösteriyor.