Discovery:
Нейропрофиль

Каждое действие пользователя за последние полгода в VK Видео, VK Клипах и ВКонтакте фиксируется как сигнал: просмотр, лайк, скролл, пауза, пропуск. Все данные собираются в едином пространстве с привязкой к сервису и контексту.

В VK Видео пользователи сосредоточены на содержании длинных роликов, поэтому лайки могут оставаться второстепенными. В VK Клипах контент листают, лайкают и быстро пересылают. Ленту ВКонтакте, где смешаны разные форматы, человек может долго листать, не оставляя видимой реакции. Нейросеть различает эти сценарии, чтобы одинаковые действия в разных сервисах интерпретировались по-разному.

Трансформерная модель обрабатывает избранные 1 024 действия как единую последовательность событий. Механизм self-attention динамически оценивает важность каждого сигнала в зависимости от контекста. На выходе — нейропрофиль: компактный эмбеддинг, который точно отражает поведение пользователя в трёх сервисах.

На основе нейропрофиля работает нейроранкер. Раньше финальную сортировку делал градиентный бустинг, но ему не хватало гибкости для работы с разнородными сигналами. Нейроранкер сочетает сигналы нейропрофиля с эмбеддингами ML-модели, понимающей смысл контента. Благодаря этому ранжирование становится персонализированным.

Обе технологии работают на единой Discovery-платформе VK — инфраструктуре для рекомендаций, поиска и рекламы. Новые продукты подключаются к готовому профилю, и архитектуру рекомендательной системы сервиса менять не нужно.