Здесь собираю самые интересные статьи и работы по рекомендательным системам, которые позволили мне увеличить качество рекомендаций и/или сделать их интересными. Реализацию, наиболее интересные метрики и процесс развития эксперимента будут размещены тут в мае.
Делаю эксперименты и реализую их в telegram боте
Список экспериментов
- 0.1.0 Первый запуск 11.01.2021
Интересно опробовать контекст 2020 года и посмотреть, какие рекомендации можно получить, чтобы в 2021 реализовать всё.
Метод: Context Aware
Статья: Статья о Context Aware
- 0.1.1 Добавление разного контекста (фильм, вино, еда в одной рекомендации)
Всё ещё работаю с контекстом, но рекомендую от контекста фильма или вина.
Метод: Context Aware / Отбор по Top-N
Статья: Top-N Recommender System via Matrix Completion
Для доклада PyConBy 2021
Презентация
Статьи, которые повлияли на работу (систему рекомендаций) и помогли её сделать:
-
Context-Aware recommender systems for real world Applications
-
Multi-gradient descent for multi-objective recommender systems
-
Context-aware recommendations from implicit data via scalable tensor factorization
Все ещё не получается реализовать:
Примеры реализованных методов:
Работы для включения контекста в расчет рекомендаций
• Git проект №1 в этом направлении
• Git проект №2 в этом направлении
Обзор метрик для рекомендаций
• Метрики
Калибровка скоринга
• Калибровка – общая информация
• Калибровка классификатора в вероятность
• Калибровка кредитного скоринга
• Калибровка для рекомендательных систем
Random PFM
Cycling
• Статья о улучшении взаимодействия при помощи Cycling
Serendipity
• Статья о валидации и применении serendipity