Исследователи из AI VK Research представили метод масштабирования графовых нейросетей для работы с большими объемами данных. Решение предназначено для индустриальных задач, включающих сотни миллионов объектов и миллиарды связей, позволяя оптимизировать использование памяти и ускорить подготовку данных для обучения.
Тестирование проводилось на анонимизированном графе из 194 млн пользователей и 28 млрд связей. Предложенный способ представления данных сократил требования к памяти более чем в 100 раз. Метод учитывает динамику изменений социального графа во времени и ускоряет подготовку данных для обучения в 2,5 раза.
Внедрение технологии в рекомендательную систему социальной сети «ВКонтакте» показало эффективность. Количество добавлений в друзья через рекомендации увеличилось на 16%. Доля пользователей, добавивших хотя бы одного рекомендованного друга, выросла на 11,5%.
