Рекомендательные системы
Задание
- Выберите датасет для рекомендательной системы. Подходящие источники: соревнования ODS и RecSys Challenge (можно выбрать любой год с 2016). Нельзя использовать Kaggle и MovieLens любого размера.
- Проведите EDA: опишите данные, посчитайте статистики, постройте и интерпретируйте визуализации, проверьте пропуски, дубли и выбросы. Явно укажите целевую переменную: что именно рекомендуется.
- Реализуйте минимум три метода из разных семейств. Рекомендуемые варианты: MostPop, UserKNN или ItemKNN, SLIM или EASE, SVD или ALS.
- Выберите не менее четырёх метрик. Среди них должна быть хотя бы одна метрика качества ранжирования и хотя бы одна специфичная для рекомендаций: новизна, разнообразие или serendipity.
- Выделите обучающую и тестовую выборки, рассчитайте метрики на тесте, сравните методы и интерпретируйте результаты.
- Предложите улучшения качества рекомендаций и сделайте выводы.
Оценивание — 30 баллов
| Часть | Что оценивается | Баллы |
|---|---|---|
| EDA | Полнота и логика описания датасета, визуализации и отчёт о качестве данных | 10 |
| Методы рекомендаций | Обоснованность выбора, релевантность задаче, корректность реализации | 12 |
| Метрики | Корректность split, выбор и реализация метрик, интерпретация | 8 |
Сроки сдачи: дедлайны и баллы.