Многие пользователи смартфонов хотя бы раз сталкивались с тревожной мыслью, что приложения будто "подслушивают" их разговоры и тут же подсовывают рекламу того, о чём они только что говорили. Кажется, будто устройство реагирует на произнесённые слова почти мгновенно. Однако в реальности механизмы персонализации работают иначе и куда сложнее, чем кажется на первый взгляд. Они основаны не на прослушке, а на Graph Neural Networks — моделях, которые анализируют связи между данными. Об этом сообщает ряд технологических изданий, изучающих способы работы современных систем рекомендаций.
Как устроена персонализация без подслушки
Современные модели искусственного интеллекта, отвечающие за подбор рекламы, новостей или видеороликов, рассматривают данные пользователя не как отдельные элементы, а как взаимосвязанную сеть. В таких системах информация выглядит как граф: множество маленьких узлов и линии между ними. Условный "узел" — это конкретный факт о пользователе: слово, которое он написал, сайт, который открыл, время использования приложения, привычный маршрут. Связи между узлами отражают закономерности: какие слова встречаются вместе, какие действия следуют одно за другим, где пользователь бывает чаще всего.
Graph Neural Network не знает личной истории человека и не видит диалог в привычном виде. Она анализирует не содержание, а структуру отношений между данными. Если пользователь несколько раз вводит похожие запросы или регулярно открывает одни и те же категории сайтов, эти действия формируют характерный "след" в графе. Так создаётся модель поведения — не по фразам, а по паттернам.
Подробнее https://www.pravda.ru/news/science/23160...