Рекомендации в VK Клипах стали точнее: исследователи AI VK Research научили систему лучше понимать, насколько пользователю интересен ролик. Метод машинного обучения HEGM (Hierarchical Exponential-Gaussian Mixture) уже работает в сервисе, сообщили в пресс-службе компании.
Работа принята на международную конференцию IEEE ICDM 2026, а код модели выложен в открытый доступ. Результат в «Клипах» заметен: за один заход пользователи стали смотреть больше роликов (+10%), а число просмотров дольше 10 секунд выросло на 6%.
Обычно алгоритмы предсказывают только ожидаемое время просмотра, но человек ведёт себя по-разному: кто-то листает сразу, кто-то смотрит частично, досматривает до конца или включает повторно. Та же задача возникает в рекомендациях музыки, текстов, рекламы и товаров. HEGM подходит иначе: вместо одного числа она строит распределение возможной продолжительности с учётом разных сценариев. Одна модель оценивает вероятность быстрого пролистывания, досмотра до конца и другие показатели интереса.
Метод проверили на открытых наборах данных KuaiRec и VK-LSVD, а также на внутреннем датасете из 282 миллионов реальных обезличенных взаимодействий. HEGM обошёл другие протестированные решения по качеству ранжирования, а в «Клипах» пользователи стали чаще смотреть видео (+6%) и реже ставить дизлайки (−8,3%).
Технология пригодится в любых цифровых сервисах, где важно предсказать, сколько человек проведёт с контентом: в музыке, чтобы прогнозировать пропуски и полное прослушивание, в рекламе, чтобы оценивать длительность просмотра роликов, в электронной коммерции, чтобы понять, сколько времени покупатель изучает карточку товара. HEGM интегрируется в существующие рекомендательные системы без изменения их архитектуры. Это упрощает внедрение и масштабирование.
Открытые данные помогают ускорять рекомендательные системы и в других сервисах. Интернет-газета «ЖУК» сообщала, что учёные почти в 60 раз ускорили обучение рекомендательных систем с помощью российского датасета Yambda — набора данных с почти 5 миллиардами обезличенных событий «Яндекс Музыки», который компания выложила в открытый доступ в 2025 году.