Кеш кандидатов: как снизить расход железа в рекомендательной системе без потери качества

Источник
Кеш кандидатов: как снизить расход железа в рекомендательной системе без потери качества

Привет! Это Николай Анохин из команды AI VK. В этой статье расскажу про кеширование кандидатов — подход, который делает рекомендательную систему заметно менее требовательной к железу и при этом не трогает качество выдачи. Механизм уже работает в рекомендациях VK Видео и VK Клипов. Зачем понадобилось кеширование кандидатов Каждый раз, когда пользователь отправляет запрос, рекомендательная система выполняет большой объём вычислений. Сначала она соб

Первые 450 знаков материала. Читать далее у источника →

Читайте также

Похожие новости

Обучение с подкреплением в рекомендациях: оптимизируем удовлетворённость пользователя за всю сессию — статья на KDD 2026

Привет! На связи Артём Матвеев из команды AI VK Research. Мы занимаемся фундаментальными и прикладными исследованиями в области рекомендате…

Поиск по Loople

Назад