El algoritmo de VK predice los gustos futuros de los usuarios

VK Research ha desarrollado un algoritmo de recomendación que va más allá de lo que a los usuarios les gusta ahora. También estima cómo las recomendaciones de hoy podrían cambiar sus intereses mañana. El enfoque ya se está probando dentro del ecosistema de VK en varias tareas, y la investigación se presentó en la conferencia KDD 2026.

En lugar de optimizar solo para un clic inmediato, el sistema evalúa los efectos retardados. Una recomendación acertada puede mantener a alguien comprometido con un servicio por más tiempo, mientras que una sugerencia pobre puede empujar al usuario hacia intereses que la plataforma tendrá dificultades para satisfacer más adelante.

El método se basa en los sistemas de recomendación convencionales, que siguen siendo útiles cuando importan la velocidad y los bajos costes computacionales. VK afirma que puede integrarse en una arquitectura existente sin reconstruir la plataforma desde cero. En conjuntos de datos públicos, incluido VK-LSVD, produjo recomendaciones de contenido más precisas que los métodos tradicionales.

Spotify, YouTube y las principales plataformas de comercio electrónico también han estado probando sistemas que tienen en cuenta el comportamiento de los usuarios a más largo plazo en lugar de intereses puntuales. Para VK, el objetivo práctico es mejorar sus productos de recomendación en una competencia por la atención donde los errores en el feed se hacen visibles rápidamente.

Los investigadores planean incorporar la retroalimentación de los usuarios con mayor precisión y ampliar la tecnología a aplicaciones industriales adicionales. Si su precisión se mantiene con los datos reales del servicio, VK podría usar el método para ajustar las recomendaciones del feed y de vídeo sin reemplazar sus sistemas existentes.

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Maxim Tretyakov es un periodista técnico que cubre principalmente el mercado de teléfonos móviles y la tecnología automotriz. Ha escrito 740 artículos sobre lanzamientos de smartphones insignia, incluidos productos de Xiaomi y Apple, funciones basadas en redes neuronales en dispositivos de consumo y el estado de la industria automotriz nacional de Rusia. Su experiencia abarca lanzamientos de hardware —desde conceptos de tarjetas gráficas hasta anillos inteligentes— así como asuntos legales en el mercado tecnológico. Twitter