В России разработали несколько инструментов для улучшения персонализации в рекомендательных системах при дефиците данных о пользователях и адаптации нейросетевых моделей ранжирования - фреймворк Perseus и библиотеку Scikit-Rank. Они разработаны командой исследователей Т-Технологий. Так же на конференции по рекомендательным системам уровня A ACM Recommender Systems 2026 в Миннеаполисе, США разработчики представили ScaL³AE - новый метод построения рекомендательных систем, позволяющий компактно применять описание товаров для рекомендаций в больших каталогах.
