Deep RecSys Course XIII.

Сегодня было финальное занятие курса — гостевая лекция от Лёши Васильева, руководителя команды рекомендательных систем Sber AI Lab. Лёша в подробностях рассказывал про статьи, в написании которых участвовала его команда; некоторые из них мы уже упоминали в рамках курса.

Был блок статей про оценку качества:
1. Quality Metrics in Recommender Systems: Do We Calculate Metrics Consistently?
2. An Analysis of Sequential Patterns in Datasets for Evaluation of Sequential Recommendations
3. Time to Split: Exploring Data Splitting Strategies for Offline Evaluation of Sequential Recommenders

И про алгоритмы:
1. Turning Dross Into Gold Loss: is BERT4Rec really better than SASRec?
2. Autoregressive Generation Strategies for Top-K Sequential Recommendations
3. Let It Go? Not Quite: Addressing Item Cold Start in Sequential Recommendations with Content-Based Initialization

У Лёши есть тг-канал — @recsys_themes. Подписывайтесь!

YouTube