Команда исследователей из Центра практического искусственного интеллекта Сбера — ai_lab_recsys — добилась высокого результата в международном соревновании RecSys Challenge 2025. Специалисты заняли первое место в зачёте академических команд и второе место в общем соревновании, став лучшей российской командой в ежегодном конкурсе по рекомендательным системам. В состязании участвовали более 100 команд и 400 специалистов из разных стран.
Перед участниками стояла задача разработать универсальные поведенческие профили на основе действий пользователей — от просмотров и поисковых запросов до покупок и операций с корзиной. Полученные векторные представления (эмбеддинги) должны были обладать хорошей обобщающей способностью, их качество оценивалось в 6 различных задачах, таких как отток пользователей и предсказание интереса к популярным категориям и товарам. Работу усложняло наличие скрытых задач, критерии которых не раскрывались.
Команда ai_lab_recsys задействовала различные подходы к построению эмбеддингов. В итоговом решении коллеги применили объединение (конкатенацию) нескольких типов представлений: от простых, но эффективных моделей типа ALS (Alternating Least Squares) и наборов пользовательских фичей до более сложных архитектур — автоэнкодеров и рекуррентных нейронных сетей GRU (Gated Recurrent Unit). Такая стратегия позволила достичь высокой степени обобщения и стабильных результатов как на открытых, так и на скрытых задачах соревнования.
Несмотря на неоднократное изменение сроков для решения задач и замену датасета, команда представила мощное и устойчивое решение, опередив ведущие академические и индустриальные команды. Сейчас учёные Сбера готовят научную статью с описанием методов и решения, чтобы представить её на официальном воркшопе конференции RecSys'25 осенью 2025 года в Праге. Наработки, полученные в ходе соревнования, будут также применены для решения задач Сбера.
RecSys Challenge — ежегодное соревнование по машинному обучению, которое проводится в связке с крупнейшей международной конференцией ACM RecSys. Конкурс считается одним из самых значимых в сфере рекомендательных технологий благодаря своей научной глубине и высокой конкуренции.
