AI VK Research показала метод, который тащит графовые нейросети на очень большой социальный граф. Не на игрушечную табличку из учебника, а на рекомендации друзей во «ВКонтакте». Там результат уже понятный: добавлений в друзья из рекомендаций стало больше на 16%.
Смысл без белого халата такой. Соцсеть — это не просто список людей, а огромная карта связей: кто с кем дружит, где рядом узлы, какие связи свежее. Графовая нейросеть как раз пытается читать такую карту. Проблема в том, что карта жирная. В тесте у VK было 194 млн пользователей и 28 млрд дружеских связей. Такое легко превращается в серверную гирю, которую вроде бы красиво придумали, но больно катить в продакшен.
Исследователи говорят, что их подход режет требования к памяти более чем в 100 раз и ускоряет подготовку данных для обучения в 2,5 раза. Ещё он учитывает, что граф живой: дружбы появляются, связи меняются, вчерашняя близость уже не всегда сегодняшняя.
Бытовой выхлоп — рекомендации друзей. Число пользователей, которые добавили хотя бы одного рекомендованного человека, выросло на 11,5%. То есть модель не «стала умной как человек», а лучше подсовывает связи, которые человек реально нажимает. Скучнее, зато честнее.
Граница тоже есть. В пакете один источник — материал CNews со ссылкой на представителей VK. Независимой проверки, открытого кода или результатов на чужих графах тут нет. Поэтому пока это не универсальная кнопка «сделать рекомендации лучше», а сильная заявка: если у компании миллиарды связей между людьми, товарами или событиями, экономия памяти может быть не приятным бонусом, а пропуском в реальный запуск.