Т-Банк открыл фреймворк Perseus для универсальной персонализации на основе гетерогенных событий

Руководитель направления рекомендательных систем Т-Банка Олег Лашинин рассказал о фреймворке Perseus, который объединяет действия пользователя из разных сервисов экосистемы в единую последовательность. Основная идея — представить пользователя в виде последовательности событий (покупки, клики, выбор кэшбэка и т.д.), обработать их через трансформер и получить универсальный эмбеддинг пользователя. Для новых магазинов-партнёров, где нет истории покупок, модель использует текстовые эмбеддинги товаров — это позволяет рекомендовать, например, бананы во всех магазинах, если пользователь купил их в одном. В результате качество предсказания первого заказа выросло на 10%. Perseus включает Event Hub — хранилище данных из разных доменов, а также модули энкодеров, backbone (Transformer, ModernBERT, HSTU, LiGR, DA-Net, Mamba и другие) и task head для retrieval, ranking, classification и regression. Фреймворк разделяет пайплайн на этапы: подготовка датасета, обучение, вычисление эмбеддингов и скорринг каталога — это позволяет переиспользовать промежуточные артефакты. В Т-Банке Perseus уже применяется в Шопинге, для повышенных кэшбэков и в предиктивной поддержке, повышая бизнес-метрики от 3% до 17%. Фреймворк выложен в открытый доступ вместе с примерами на открытых датасетах.