VK jamoasi qisqa videolar tavsiyalarini yaxshilash uchun sunʼiy intellekt modelini ishlab chiqdi
Yangi HEGM arxitekturasi videolarni koʻrish vaqtini aniqroq bashorat qilish va foydalanuvchilarning turli xatti-harakatlari ssenariylarini hisobga olish imkonini beradi.
VK tadqiqotchilari qisqa videolarni koʻrish vaqtini bashorat qilish uchun moʻljallangan mashinaviy oʻqitish modeli — HEGM (Hierarchical Exponential-Gaussian Mixture)ni taqdim etdi. Ishlanma foydalanuvchilarning kontent bilan oʻzaro aloqasidagi turli ssenariylarni tahlil qilish orqali tavsiya tizimlarining aniqligini oshirishga qaratilgan.
Koʻrish vaqtini bitta son bilan bashorat qiladigan anʼanaviy usullardan farqli ravishda, HEGM ehtimollar taqsimotini toʻliq modellashtiradi. Bu videoni tezda varaqlab oʻtish, qisman koʻrish, oxirigacha tomosha qilish va qayta ijro etishni farqlash imkonini beradi.
Yangi arxitektura avvalgi ehtimoliy modellarni oʻqitishdagi muammolarni, jumladan dispersiyaning qisqarib ketishi va ayrim komponentlarning faolsizlanishini ham hal qiladi. Tajribalar hamda real trafikdagi A/B-testlar natijalariga koʻra, tadqiqotchilar taklif etilgan yondashuv samaradorligini baholadi.
Ish IEEE ICDM 2026 konferensiyasining asosiy trekiga qabul qilindi. Jamoa kod va oʻqitilgan modellarni ochiq foydalanish uchun eʼlon qildi.
