| № | Название (ссылка) | Описание | Комментарий |
|---|---|---|---|
| 1 | Simplest recommender system | Создаём простую рекомендательную систему на основе байесовских средних оценок с экспоненциальными штрафами. | Popularity-based model. |
| 2 | RS for Netflix | Создаём простую рекомендательную систему с помощью TF-IDF векторизации описаний фильмов. | Content-based model. |
| 3 | Classical memory and model-based recommendation systems | Пробуем реализовать memory и model-based подходы для создания модели рекомендательной системы. Результаты применения алгоритмов сравниваем по метрике RMSE. | KNNBasic, SVD. |
| 4 | Simple hybrid recommendation system | Пробуем создать простую гибридную рекомендательную модель для Goodreads. | LightFM. |
| 5 | Simple neural recommendation system | Обучаем простую DL-модель для рекомендательной системы. | Pytorch, Keras, Embeddings. |
| 6 | Recommendation systems with matrix factorization | Снова копаемся в песочнице MovieLens, но на этот раз чуть более серьезно: больше специальных библиотек и модулей. | iALS, BPRMF. |
| 7 | Content-based recommendation system on GK data | Делаем простой рексис на данных о культурных мероприятиях из Госуслуги-Культура. | tf-idf, bert. |
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
khav-i/rs_models
Folders and files
| Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
|---|---|---|---|---|
Repository files navigation
About
No description, website, or topics provided.
Resources
Stars
Watchers
Forks
Releases
No releases published
Packages 0
No packages published