VK внедрила технологии рекомендаций на базе ИИ для более точной персонализации контента

[душман]

VK внедрила в продукты холдинга технологии глубокого понимания контента Discovery. Мультимодальная языковая модель интерпретирует сюжеты, кросс-форматная контентная модель понимает смысл контента, а рекомендательная система автоматически распознает известных персон на видео, чтобы пользователи чаще видели контент с любимыми героями.

Кросс-форматная контентная модель анализирует название, обложку, аудио и видеоряд ролика по отдельности. Нейросеть объединяет все данные в едином пространстве, что позволяет рекомендательной системе понимать смысл контента и объединять разные форматы. Например, такая модель может предложить похожий по смыслу ролик в «VK Видео» на основе понравившегося текстового поста «ВКонтакте» или короткого видео в «VK Клипах», что делает рекомендации кросс-платформенными.

Мультимодальная языковая модель (MMLM) сравнивает контент по смыслу и тематике, объясняет комментарии, описывает интересы пользователя к конкретным сценам и учитывает эмоциональный тон материалов. Нейросеть обучена более чем на трех миллионах русскоязычных материалов и может анализировать видео, изображения, тексты и аудио. С ней рекомендательные алгоритмы быстрее показывают новый контент в продуктах VK без необходимости получения первых пользовательских реакций.

Пользователи охотнее вовлекаются в просмотр, если замечают знакомых героев. Рекомендательная система автоматически распознает известных персон на видео, что позволяет алгоритмам учитывать как тематики контента, так и присутствие в роликах конкретных популярных личностей. Технология построена на двух моделях машинного обучения: одна анализирует видеоряд с частотой один кадр в секунду, а вторая определяет на кадрах лица и формирует единый «образ» героя.