Исследователи из Т-Технологий выступили на конференции ACM KDD 2026i (9–13 августа, Южная Корея) с техрепортом о T-ECDi — одном из крупнейших в мире открытых обезличенных датасетов пользовательских взаимодействий для рекомендательных систем. Сам датасет был выложен в открытый доступ ещё осенью прошлого года на Huggingface, а техрепорт впервые представили именно сейчас в основной программе конференции.

Прямо с конференции команда разослала датасет и гайд по работе с ним руководителям академических программ и профессорам крупнейших ИТ-вузов России. Это должно дать студентам возможность тренировать модели не на синтетических данных или устаревшем MovieLens, а на данных, приближенных к реальному бизнесу — область рекомендательных систем (рексисi) считается закрытой и труднодоступной для новичков.

• Датасет T-ECD содержит 135 млрд анонимизированных взаимодействий из данных пяти доменов электронной коммерции
• Ссылка на датасет: https://huggingface.co/datasets/t-tech/T-ECD
• Гайд с идеями исследовательских задач опубликован на GitHub: https://github.com/kliakhnovich/tecd-quickstart
• Помимо полной версии доступна small-версия датасета и данные по отдельным доменам — для гипотез и обучения моделей можно обойтись без GPU
• В гайде расписаны сценарии работы от вариантов без GPU до конфигураций с 8×H100
• В техрепорте описали структуру датасета, сравнили T-ECD с другими открытыми индустриальными датасетами, привели бенчмарки нескольких классов рекомендательных моделей и результаты экспериментов по переносу пользовательских данных между доменами
• Автор одного из источников отметил, что в этом году как член приёмной комиссии прослушал более 5 одинаковых дипломов про рекомендательные системы — новый датасет призван разнообразить студенческие работы