Building a Graph-Based Recommender Using Community Embeddings

Гришина Е. Р., Stepan Kuznetsov, Цыганов А. Ш. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 1310–1321.

Добавлено: 7 августа 2026 г.

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.

Granular computing-based deep learning for text classification

Бехзадидуст Р., Mahan F., Izadkhah H., Information Sciences 2024 Vol. 652 Article 119746

Добавлено: 12 марта 2026 г.

Факторы мобильности на рынке труда в современной России: имеют ли значение социальные связи?

Халиков К., Рощина Я. М., Экономическая социология 2026 Т. 27 № 1 С. 43–78

Целью настоящего исследования является оценка влияния разных факторов, в том числе социальных связей, на мобильность на рынке труда в современной России. Основное предположение заключается в том, что слабые связи будут способствовать занятию «лучшего» рабочего места. Эмпирическая база — данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения России (РМЭЗ) НИУ ВШЭ за 2016–2017 и 2018–2019 гг. На основании оценки модели разведывательного ...

Добавлено: 1 марта 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.

Measuring the Social Impact of Digital Services: A Case of St. Petersburg, Russia

Bolgov R., Olga Filatova, Volkovskii D., , in: 26th Annual International Conference on Digital Government Research (dg.o 2025). Volume 26Vol. 26.: Delft: [б.и.], 2025.

Добавлено: 25 января 2026 г.

Community detection on simplicial complexes

Ермолаев Е. С., Applied Network Science 2025 Vol. 10 Article 30

Добавлено: 30 декабря 2025 г.

Scaling Recommender Transformers to One Billion Parameters

Хрыльченко К. Я., Matveev A., Makeev S. и др., , in: KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1Vol. 1.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 2255–2265.

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

KDD '26: Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1

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.

Associations Between Depression Literacy and the Use of Traditional and Digital Media Among Students of Moscow Universities

Oxana Mikhaylova, Polina Katznelson, Daria Lukasheva, JOURNAL OF HEALTH LITERACY 2026 Vol. 11 No. 2 P. 84–100

Добавлено: 7 октября 2025 г.

Генеративный искусственный интеллект и право человека на доступ к знаниям: постановка проблемы, расстановка приоритетов

Дейнеко А. Г., Вестник Московского университета. Серия 26: Государственный аудит 2025 № 2 С. 144–154

В статье анализируются современные проблемы функционирования генеративных алгоритмов искусственного интеллекта в контексте формируемых ими рисков нарушения основных прав и свобод личности. Приведен ряд практических примеров, иллюстрирующих несовершенство данных моделей и их пагубное влияние на взаимоотношения граждан в киберпространстве. В качестве концептуальной основы нарождающегося правового регулирования в этой сфере предложена конструкция права человека на доступ к ...

Добавлено: 4 июня 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.

Социальные сети и их рекомендательные алгоритмы как инструменты формирования интереса к асоциальному контенту на примере суицидально-депрессивного дискурса

Глинкина Л. С., В кн.: КОНТАКТ.Конференция. Сборник статей и тезисов докладов VIII Всероссийской научно-практической конференции памяти почетного работника сферы молодежной политики Российской Федерации В.А. Канаяна.: , 2024.

Социальные сети в современном мире становятся основным способом проведения досуга и получения новостей. При этом формируется благодатная почва для «соскальзывания» по воронке вовлечения от новостного и нейтрального контента к деструктивному. Повседневное потребление деструктивного контента может привести к интериоризации деструктивных моделей поведения, в том числе суицида и парасуицидального поведения ...

Добавлено: 22 февраля 2025 г.