Как устроен нейропрофиль пользователя в рекомендациях VK

Как пояснили разработчики, модель обучается на миллиардах взаимодействий с контентом. Она использует кросс-доменный подход, который позволяет улучшать рекомендации сразу в нескольких сервисах: знания, полученные из ленты, помогают подбирать длинные видео, а просмотры клипов — уточнять выдачу в других разделах. Это особенно важно для крупных экосистем, где пользователь перемещается между разными форматами.

Эксперименты подтвердили эффективность нового подхода. После внедрения нейропрофиля пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его в полноэкранном режиме и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, единое представление об интересах заметно повышает вовлечённость: чем точнее алгоритмы понимают человека, тем релевантнее оказываются рекомендации.