Алгоритмические рекомендательные системы и цифровые медиаплатформы: теоретические подходы

Салихова Е. А.; С. А. Вартанов; Гладкова А. А.; Дунас Д. В.

doi:10.52605/16059921_2022_06_84

Публикации

?

Алгоритмические рекомендательные системы и цифровые медиаплатформы: теоретические подходы

Информационное общество. 2022. № 6. С. 84–95.

Салихова Е. А., Вартанов С. А., Гладкова А. А., Дунас Д. В.

В статье исследуется влияние алгоритмических рекомендательных систем на медиакоммуникационные процессы в целом и формирование информационной повестки дня в частности. Описываются теоретические концепции эхо-камер, информационных пузырей и др. Проводится анализ пользовательского соглашения и политики конфиденциальности платформы VK, анализируется тип алгоритма, применяемый на цифровой медиаплатформе.

Научное направление: Медиа и коммуникации Компьютерные науки Математика

Язык: русский

DOI

Ключевые слова: повестка дня рекомендательные системы и алгоритмы agenda setting Echo chambers эхо-камера Information bubbles recommender systems информационные пузыри

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Influence of the Normal Magnetic Component to Magnetotail Current Sheet Forma

Domrin V. I., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Cosmic Research 2026 Vol. 64 No. 2 P. 238–252

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

Asymmetric Equilibrium Structures of Superthin Current Sheets: The Asymmetry of Plasma Sources

Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185

Добавлено: 27 апреля 2026 г.

On Suspension Equivalent Homeomorphisms

Починка О. В., Яковлев Е. И., Шмуклер В. И., Russian Journal of Nonlinear Dynamics 2026

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Cancel culture as a «site» for cultural and political struggle: A critical media perspective

Топадзе И. В., Shagi/Steps 2025 Vol. 11 No. 4 P. 367–373

Рецензия на: Ng E. Cancel culture: A critical analysis. Cham: Palgrave Macmillan, 2022. ix +153 p. ...

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Структура музыкальной индустрии Южной Кореи: особенности работы и медиапродвижения музыкальных компаний и групп

Гвоздин М. М., Родькин П. Е., Знак: проблемное поле медиаобразования 2026 Т. 59 № 1 С. 27–38

Статья посвящена выявлению особенностей бизнес-моделей музыкальных компаний в Южной Корее, их работы с артистами, а также ограничений, которые накладывает индустрия на айдолов. Айдол – это профессиональный артист, прошедший системную подготовку в развлекательном агентстве и выполняющий функцию комплексного развлекательного продукта, чья деятельность основана на моделировании парасоциальных отношений с аудиторией через культивацию идеализированного публичного образа, выходящего за ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

WWW '26: The ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Blobbed topological recursion and KP integrability

Казарян М. Э., Дунин-Барковский П. И., Бычков Б. С. и др., Selecta Mathematica, New Series 2026 Vol. 32 Article 25

Добавлено: 23 апреля 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.

SMMR: Sampling-Based MMR Reranking for Faster, More Diverse, and Balanced Recommendations and Retrieval

Liakhnovich K., Lashinin O., Babkin A. и др., Proceedings of the 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval 2025 P. 2754–2758

Добавлено: 3 февраля 2026 г.

Time to Split: Exploring Data Splitting Strategies for Offline Evaluation of Sequential Recommenders

Gusak D., Volodkevich A., Klenitskiy A. и др., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. P. 874–883.

Добавлено: 26 января 2026 г.

Ultra Fast Warm Start Solution for Graph Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: CIKM '25: Proceedings of the 34rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 5469–5473.

В этой работе мы представляем быстрый и эффективный линейный подход к обновлению рекомендаций в масштабируемой графовой рекомендательной системе UltraGCN. Решение этой задачи чрезвычайно важно для поддержания актуальности рекомендаций в условиях большого объема новых данных и меняющихся предпочтений пользователей. Чтобы решить эту проблему, мы адаптируем простой, но эффективный подход к низкоранговой аппроксимации в графовой модели. Наш ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.

Leveraging Geometric Insights in Hyperbolic Triplet Loss for Improved Recommendations

Юсупов В. А., Рахуба М. В., Фролов Е. П., , in: RecSys '25: Proceedings of the Nineteenth ACM Conference on Recommender Systems.: ACM, 2025. Ch. 1 P. 1217–1221.

Недавние исследования продемонстрировали потенциал гиперболической геометрии для получения сложных свойств из данных взаимодействий в рекомендательных системах. В этой работе мы представляем новую гиперболическую рекомендательную модель, которая использует геометрическую информацию для улучшения обучения представлений и повышения стабильности вычислений одновременно. Мы переформулирвали понятие гиперболических расстояний, чтобы раскрыть дополнительные возможности представления по сравнению с обычным евклидовым пространством и ...

Добавлено: 3 октября 2025 г.

MTS Kion Implicit Contextualised Sequential Dataset for Movie Recommendation

I. Safilo, D. Tikhonovich, Petrov A. и др., Doklady Mathematics 2023 Vol. 108 No. 2 P. S456–S464

Добавлено: 24 мая 2025 г.

Sim4Rec: Flexible and Extensible Simulator for Recommender Systems for Large-Scale Data

Anna Volodkevich, Ivanova V., Васильев А. В. и др., , in: Advances in Information Retrieval: 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6–10, 2025, Proceedings, Part IV.: Springer, 2025. P. 425–430.

Добавлено: 10 апреля 2025 г.

Scalable Cross-Entropy Loss for Sequential Recommendations with Large Item Catalogs

Gleb Mezentsev, Danil Gusak, Ivan V Oseledets и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 475–485.

Добавлено: 16 января 2025 г.

User response modeling in recommender systems: a survey

M. Shirokikh, Shenbin I., Alekseev A. и др., Journal of Mathematical Sciences 2024 Vol. 285 No. 2 P. 255–284

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

Quality Metrics in Recommender Systems: Do We Calculate Metrics Consistently?

Tamm Y., Damdinov R., Васильев А. В., , in: RecSys '21: Proceedings of the 15th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 708–713.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

RecSys '21: Proceedings of the 15th ACM Conference on Recommender Systems

Association for Computing Machinery (ACM), 2021.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

Turning Dross Into Gold Loss: is BERT4Rec really better than SASRec?

Klenitskiy Anton, Alexey Vasilev, , in: RecSys '23: Proceedings of the 17th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2023. P. 1120–1125.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

RePlay: a Recommendation Framework for Experimentation and Production Use

Васильев А. В., Volodkevich Anna, Kulandin D. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 1191–1194.

Добавлено: 24 ноября 2024 г.

Neural Click Models for Recommender Systems

Широких М. А., Shenbin I., Alekseev A. и др., , in: SIGIR '24: Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 2553–2558.

Добавлено: 23 ноября 2024 г.

Does It Look Sequential? An Analysis of Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations

Klenitskiy Anton, Volodkevich Anna, Pembek A. и др., , in: RecSys '24: Proceedings of the 18th ACM Conference on Recommender Systems.: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 1067–1072.

Добавлено: 7 ноября 2024 г.

RECE: Reduced Cross-Entropy Loss for Large-Catalogue Sequential Recommenders

Danil Gusak, Mezentsev G., Oseledets I. и др., , in: CIKM '24: Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2024. P. 3772–3776.

Добавлено: 11 сентября 2024 г.