Двухуровневая рекомендательная система

Данные

Работаем c данными MovieLens делаем разбиение для двух уровней - можно посмотреть в src/preprocess.py

В результате разбиения получаем:

stage1_train - обучаем модели первого уровня
stage2_predict - генерируем кандидатов с помощью моделей первого уровня и подаем их в катбуст
stage2_train - данные для обучения катбуста на 2ом уровне
stage2_holdout - для подсчета итоговой метрики всего пайплайна и оптимизации под нее

final_training - тестовые данные для обучения моделей 1го уровня
final_testset - генерируем кандидатов и переранжируем с помощью обученного катбуста
final_holdout - данные для подсчета финальных метрик

Baseline модели

• SASRec

Реализация sequentional модели из статьи Обучение модели смотреть в ноутбуке notebooks/SASRec.ipynb

Модели 1го уровня

• EASEr (статья)
• TensorModel (статья)

Модели 2го уровня

• CatBoostClassifier

Запуск проекта:

poetry install
poetry run python3 main.py hydra.job.chdir=False