Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for WildRecSys

Channel

WildRecSys

@wildrecsys

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry

1,881subscribers

+2 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1002113173121
TypeChannel
Username@wildrecsys
CreatedBetween 1 November 2023 and 31 May 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live17 August 2026
Measurements held5
Confirmed unchanged1 time, most recently 17 August 2026
On Telegramt.me/wildrecsys

Growth

1,8791,8821,880.57 August 2026 — 1,879 subscribers7 August 2026 — 1,879 subscribers11 August 2026 — 1,880 subscribers15 August 2026 — 1,882 subscribers17 August 2026 — 1,881 subscribers1,8817 August 202617 August 2026
5 measurements spanning 10 days, net +2. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 1,879–1,882 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
17 Aug 2026, 22:261,881-1
15 Aug 2026, 00:421,882+2
11 Aug 2026, 07:441,880+1
7 Aug 2026, 15:321,879no change
7 Aug 2026, 13:171,879first reading

Engagement

10 posts held, back to 24 April 2025the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 10 posts for this entry, the most recent from 23 October 2025. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

Reaction mix

384 reactions across 10 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 43.2% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥16643.2%
👍12632.8%
7018.2%
🏆82.08%
🥰71.82%
🍾20.521%
😨20.521%
🤣20.521%
🤯10.26%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 10 of the 10 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 384reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 10 most recent posts we hold, published 24 April 2025 to 23 October 2025, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

23 Oct 2025, 08:03 UTC≈2,860 views35 reactionsread 7 August 2026

📸 Как работает «Поиск по фото»? На Wildberries можно загрузить любое изображение — и сервис почти мгновенно подберёт похожие товары из каталога. Это особенно удобно, когда сложно описать вещь словами или нужно найти «точно-такую-же-и-никакую-другую» В новой статье наш коллега Никита Романов, техлид продуктов «Поиск по фото» и «Похожие по фото», подробно разбирает, как устроен сервис — какие модели используются, как

🔥25👍82

6 Sept 2025, 07:15 UTC≈3,350 views39 reactionsread 7 August 2026

🤔 Неочевидные подробности обучения двухбашенных моделей Все, кто работает с рекомендациями, наверняка сталкивались с pop-bias — эффектом, при котором чем популярнее товар, тем выше вероятность, что модель снова его порекомендует. Наш коллега Андрей Атаманюк из R&D команды подготовил статью на Хабре, где (очень) подробно разбирает эту тему. Статья обзорная и не столько про практические советы, как бороться с popular

👍16🔥15🥰6🤣2

1 Sept 2025, 15:12 UTC≈2,880 views39 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @rwb_delaet_mlPhoto

Привет! Делимся видеозаписями докладов после RecSys Meetup 🤘 1️⃣ «Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования» | Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций VK | YouTube | Презентация 2️⃣ «Semantic IDs: архитектура и наш опыт внедрения» | Александр Тришин, DS Stream Lead в команде персональных рекомендаций VK | YouTube | Презентация 3️⃣ «Как мы обучаем CLIP-ы для тек

🔥18👍1110

27 Aug 2025, 07:45 UTC≈2,910 views26 reactionsread 7 August 2026

🪄 Как мы тестировали увеличение разнообразия в рекомендациях В прошлый раз мы поделились нашими способами контроля разнообразия в рекомендациях. Теперь рассказываем, что получилось на практике! Мы попробовали новый способ формирования ленты и доработали исходную гипотезу. В текущей статье — все подробности! 👌

16🔥5👍4🤯1

18 Aug 2025, 07:55 UTC≈2,590 views35 reactionsread 7 August 2026
Forwarded from @rwb_delaet_mlPhoto

Приглашаем на RecSys Meetup! Когда? 28 августа, старт в 18:00 Где? Москва + онлайн-трансляция Обсудим актуальное из мира рекомендаций: от передовых архитектур для построения Semantic IDs и их внедрения в продуктивные системы, до тонкостей балансировки интересов пользователей и продавцов маркетплейса с помощью онлайн-доранжирования и байесовской оптимизации. В программе: 🚩 «Semantic IDs: архитектура и наш опыт вне

15🔥11👍9

1 Jun 2025, 09:10 UTC≈3,680 views55 reactionsread 7 August 2026

📊 Продуктовая аналитика в рекомендациях Исторически, в этом канале мы рассказывали в основном про различные DS/ML-подходы к построению рекомендаций, не акцентируя внимание на самом продукте. Именно поэтому, для полноты картины, мы запускаем цикл аналитических статей. В них мы расскажем про особенности в проведении A/B-экспериментов и аналитических исследований, построении и визуализации CJM, разработке метрик, спе

🔥34👍192

17 May 2025, 08:05 UTC≈3,440 views33 reactionsread 7 August 2026

❤ Negative sampling в рекомендательных системах Негативное сэмплирование - один из ключевых инструментов обучения моделей на большом каталоге. В сегодняшнем обзоре расскажем про основные стратегии сэмплирования: ❤ In-Batch Negative Sampling ❤ Random Negative Sampling ❤ Frequency based Random Negative Sampling ❤ Adaptive mixed strategy ❤ Adaptive mixed strategy с линейной комбинацией

🔥17👍13😨21

9 May 2025, 08:15 UTC≈3,390 views42 reactionsread 7 August 2026

⚙ Векторное доранжирование В сегодняшней статье рассказываем про техническое решение, которое позволяет использовать WildBERT для персонализации произвольной поюзерной выдачи без дополнительного переобучения. Про подход, модель и инфраструктуру - тут. С праздником!

🔥25👍142🥰1

30 Apr 2025, 13:11 UTC≈3,450 views31 reactionsread 7 August 2026
Photo

🪆 Сжатие без потерь: как мы уменьшили эмбеддинги для онлайн-ранжирования рекламы 18-19 апреля, в городе Ульяновск, прошла конференция Стачка. Там, помимо доклада про декомпозицию юзера, также рассказали про обучение Matryoshka представлений. Выступал Илья Бадекин - DS команды товарных рекомендаций. ➡ Запись доклада ➡ Презентация ❓ Описание Можно сделать крутую модель, но от нее будет мало проку, если не обеспе

12🏆8👍8🔥2🍾1

24 Apr 2025, 13:58 UTC≈6,320 views49 reactionsread 7 August 2026
Photo

🎤 Декомпозиция юзера на кластерные сущности На прошлой неделе прошла конференция Data Fusion, где в кейс-сессии рекомендательных систем мы рассказали как не разориться на инфраструктуре при постоянном росте количества пользователей ➡ Запись сессии ➡ Презентация ❓ Описание При построении персональных рекомендаций зачастую подразумевается, что мы должны получить для каждого пользователя свою, уникальную подборку т

👍24🔥1410🍾1

Showing the 10 most recent of 10 posts we hold for @wildrecsys. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 17 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“WildRecSys” (@wildrecsys), 1,881 subscribers as measured 17 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/wildrecsys.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.