Российские исследователи ускорили графовые нейросети в разы
Исследователи AI VK Research разработали метод, который позволяет применять графовые нейросети на очень больших объемах связанных данных. Статью о нем приняли на международную конференцию CIKM 2026.
Граф описывает данные как набор объектов и связей между ними. В соцсети объекты – это пользователи, а связи – дружба. Графовые нейросети изучают структуру таких связей и используются в рекомендательных системах, социальных сетях и других задачах.
Новый подход позволяет масштабировать их на сотни миллионов объектов и миллиарды связей. При этом снижаются требования к памяти и быстрее готовятся данные для обучения. Метод проверили на анонимизированном социальном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей. Память потребовалась в 100 с лишним раз меньшая, а подготовка данных к обучению ускорилась в 2,5 раза. В рекомендациях друзей ВКонтакте число добавлений выросло на 16%, а количество пользователей, добавивших рекомендованного друга, – на 11,5%.
