• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Scaling Recommender Transformers to One Billion Parameters
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 апреля 2026 г.
«Моя цель - стать ординарным профессором»
Михаил Саматов занимается теоретическими исследованиями перовскитных солнечных батарей. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о работе на суперкомпьютере Вышки, сотрудничестве с Пекинским университетом и умении делать мебель.
29 апреля 2026 г.
Научить машину читать прошлое: на ФГН создают нейросеть для расшифровки рукописей
Дневники и письма — бесценный источник для гуманитария-исследователя. Но что делать, если текст невозможно прочитать? На факультете гуманитарных наук (ФГН) ВШЭ эту проблему решили перевести на язык математики: команда филологов, историков и специалистов по машинному обучению создала информационную систему, которая не только распознает неразборчивый почерк, но и помогает анализировать содержание архивов.
29 апреля 2026 г.
8 драйверов технологического будущего: что изменит экономику
Какие отрасли определят облик ближайших десятилетий? Премьер-министр  Михаил Мишустин назвал 8 направлений, которые будут развиваться в ближайшие годы. О том, какие образовательные программы НИУ ВШЭ готовят специалистов по этим направлениям — в материале IQ медиа.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Scaling Recommender Transformers to One Billion Parameters

P. 1–10.
Хрыльченко К. Я.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: Recommender Systems

В книге

32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Vol. 1. , Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Похожие публикации
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modeling and User-Adapted Interaction 2025 P. 1–24
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 14 марта 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., , in: User Modeling and User-Adapted Interaction.: Springer, 2026. Ch. 36.2 P. 1–24.
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 29 января 2026 г.
An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations
Klenitskiy A., Anna Volodkevich, Pembek A. и др., ACM Transactions on Recommender Systems 2026
Добавлено: 28 января 2026 г.
Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations
Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13
Добавлено: 26 января 2026 г.
Encode Me If You Can: Learning Universal User Representations via Event Sequence Autoencoding
Klenitskiy A., Фаткулин А. А., Denisova D. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 26–30.
Добавлено: 26 января 2026 г.
Benefiting from Negative yet Informative Feedback by Contrasting Opposing Sequential Patterns
Ivanova V., Фролов Е. П., Васильев А. В., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 1142–1147.
Добавлено: 26 января 2026 г.
Let It Go? Not Quite: Addressing Item Cold Start in Sequential Recommendations with Content-Based Initialization
Pembek A., Фаткулин А. А., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 626–631.
Добавлено: 26 января 2026 г.
32nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 25 ноября 2025 г.
Blending Sequential Embeddings, Graphs, and Engineered Features: 4th Place Solution in RecSys Challenge 2025
Makeev S., Andreev A., Baikalov V. и др., , in: RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025.: Association for Computing Machinery (ACM), 2025. P. 21–25.
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
RecSysChallenge '25: Proceedings of the Recommender Systems Challenge 2025
Association for Computing Machinery (ACM), 2025.
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Correcting the LogQ Correction: Revisiting Sampled Softmax for Large-Scale Retrieval
Хрыльченко К. Я., Baikalov V., Makeev S. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 545–550.
Добавлено: 19 ноября 2025 г.
Ti-DC-GNN: Incorporating Time-Interval Dual Graphs for Recommender Systems
Nikita Severin, Савченко А. В., Киселёв Д. А. и др., , in: RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2023.
Добавлено: 22 мая 2025 г.
From Variability to Stability: Advancing RecSys Benchmarking Practices
Shevchenko V., Belousov N., Васильев А. В. и др., , in: KDD '24: Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 5701–5712.
Добавлено: 24 ноября 2024 г.
Self-Attentive Sequential Recommendations with Hyperbolic Representations
Evgeny Frolov, Tatyana Matveeva, Мирвахабова Л. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 981–986.
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
GPT3RecBot: a universal chatbot recommender of movies, books and music in Telegram
Lashinin O., Быков К. В., Ананьева М. Е. и др., , in: Proceedings of the Fifth Knowledge-aware and Conversational Recommender Systems Workshop co-located with 17th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2023)Vol. 3560.: CEUR Workshop Proceedings, 2023. P. 35–43.
Добавлено: 2 декабря 2023 г.
Tensor methods and recommender systems
Фролов Е. П., Oseledets I., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 2017 Vol. 7 No. 3
Добавлено: 16 ноября 2023 г.
Tensor-Based Sequential Learning via Hankel Matrix Representation for Next Item Recommendations
Фролов Е. П., Oseledets I., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 6357–6371
Добавлено: 16 ноября 2023 г.
SmartTips: Online Products Recommendations System Based on Analyzing Customers Reviews
Ali N., Alshahrani A., Alghamdi A. и др., Applied Sciences (Switzerland) 2022 Vol. 12 No. 17 Article 8823
Добавлено: 4 октября 2022 г.
Building a Graph-Based Recommender Using Community Embeddings
Anton Begehr, Peter Panfilov, , in: ICCTA '22: Proceedings of the 2022 8th International Conference on Computer Technology Applications.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2022. Ch. 19 P. 121–127.
Добавлено: 26 сентября 2022 г.
Exploration in Sequential Recommender Systems via Graph Representations
Киселёв Д. А., Makarov I., IEEE Access 2022 Vol. 10 P. 123614–123621
Добавлено: 5 сентября 2022 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору