Москва, 16 июня, 2026, 20:31 — ИА Регнум. Алгоритмы рекомендаций помогают пользователям ориентироваться в потоке информации, формируя персонализированную ленту контента. Вместо хаотичного набора публикаций человек получает материалы, наиболее соответствующие интересам аудитории. Об этом 16 июня рассказал руководитель подразделения рекомендаций AI VK Александр Пославский.

ИЗВЕСТИЯ/Сергей Лантюхов

Он пояснил, что информационный шум возникает, когда контент не соответствует текущим потребностям пользователей. По мере роста объема потребляемой информации эта проблема становится всё более заметной. Информации становится больше, чем человек способен обработать, поэтому без интеллектуальной фильтрации найти действительно полезные материалы становится сложно.

Современные системы рекомендаций представляют собой многоступенчатый комплекс моделей машинного обучения. На первом этапе из миллиардов единиц контента отбираются публикации, которые с высокой вероятностью заинтересуют пользователя. Для этого с его согласия анализируются просмотры, реакции и другие взаимодействия, а также характеристики самого контента — его формат, тематика и содержание, указал Пославский.

Системы постоянно обучаются на основе новых данных. Если пользователь редко заходит в сервис, алгоритм продолжает ориентироваться на ранее сформированный профиль интересов и может не сразу заметить изменения в предпочтениях, добавил эксперт. После отбора материалов алгоритмы выстраивают их в определенном порядке. При ранжировании учитываются индивидуальные интересы человека, а также контекст потребления контента, включая время суток, частоту и продолжительность сессий, его реакцию на схожие публикации.

Как отметил Пославский, благодаря этому современные системы рекомендаций снижают поток нерелевантного контента. При этом они не замыкают пользователя в информационном пузыре. Алгоритмы намеренно добавляют в ленту новые темы и форматы, обычно это около 10% от всего объема рекомендаций.

Ранее зампред комитета Госдумы по экономической политике Артём Кирьянов отмечал, что алгоритмы зарубежных соцсетей, в отличие от отечественных, нередко способствуют распространению вредоносного контента. Это связано с тем, что данные площадки продвигают материалы, вызывающие наиболее сильную реакцию пользователей, пояснил он.