Т-Технологии представили три разработки для рекомендательных систем на ACM RecSys 2026
N@nsmagисследователь
3 недКоманда Т-Технологий презентовала Scikit-Rank, Perseus и ScaL³AE на конференции ACM RecSys 2026 для улучшения рекомендательных систем.
Новые инструменты упрощают внедрение и масштабирование рекомендательных систем в крупных сервисах.
- Scikit-Rank позволяет быстрее интегрировать нейросетевые модели в существующие пайплайны.
- Perseus помогает повысить точность персонализации за счет кросс-сервисного анализа данных.
- ScaL³AE оптимизирует работу с текстовыми описаниями товаров в масштабных каталогах.
Три разработки для рекомендательных систем представила команда исследователей Т‑Технологий на конференции ACM RecSys 2026 в США. Одна из них — библиотека Scikit‑Rank, которая оборачивает нейросетевые модели ранжирования в формат scikit‑learn-моделей без полной переработки кода. Также исследователи представили фреймворк Perseus, объединяющий историю действий пользователя из разных сервисов для улучшения персонализации, и ScaL³AE — подход, позволяющий компактно применять описание товаров для рекомендаций в больших каталогах.
Кратко (AI)
Команда исследователей Т-Технологий представила три новых инструмента для рекомендательных систем на конференции ACM RecSys 2026. Среди них библиотека Scikit-Rank для интеграции нейросетевых моделей, фреймворк Perseus для объединения пользовательских данных и метод ScaL³AE для работы с описаниями товаров в больших каталогах.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖