GNN анализируют данные как сеть связанных узлов — данные Шэньчжэньского универа

В мире мобильных технологий давно живёт популярная легенда: будто смартфон "слушает" разговоры и показывает рекламу на основе подслушанных фраз. На деле всё куда проще и одновременно куда сложнее. Рекламные системы, рекомендательные ленты и персонализированные подборки работают не через микрофон, а через модели искусственного интеллекта, называемые Graph Neural Networks — графовые нейросети. Их цель — не понять наш разговор, а разобрать, как взаимосвязаны все действия, которые мы оставляем в цифровой среде.
Что делает GNN и как она воспринимает данные
Графовые нейросети обрабатывают информацию не как набор разрозненных записей, а как карту. Каждый фрагмент наших действий — запрос, слово, геолокация, открытая страница — становится узлом. А связи между узлами показывают, какие элементы встречаются вместе, следуют друг за другом или образуют повторяющуюся привычку.
Вместо хранения содержания сообщения GNN фиксирует отношения. Она не запоминает, что человек написал в чате, но фиксирует сочетание слов и контекст их появления. Именно такие карты связей позволяют моделям предсказывать, какой ролик, новость или товар может быть актуален в следующий момент.