Многокритериальная оценка рекомендательных систем, основанных на обучении с подкреплением

В статье исследуется баланс между точностью и разнообразием рекомендаций. Анализируются предсказания рекомендательной системы, основанной на обучении с подкреплением. Показано, что на традиционном наборе данных Movielens-1М существуют вырожденные стратегии (дающие высокие метрики ранжирования, но минимальное  разнообразие). Предложен подход, дающий высокие критерии качества как по точности, так и по разнообразию рекомендаций.

Читать еще

Центр робототехники • Управление исследований и инноваций
Управление исследований и инноваций
30 августа 23
Science at Sber 2022
Управление исследований и инноваций • Управление внутрибанковской безопасности
17 апреля 23
Создание инструмента второго мнения для классического полиграфа
Асонов Дмитрий Валерьевич, Крылов Максим Андреевич, Омелюсик Владимир Степанович, Рябикина Анастасия Евгеньевна, Литвинов Евгений Вячеславович, Митрофанов Максим Алексеевич, Михайлов Максим Алексеевич, Ефимов Альберт Рувимович

Мы используем cookies и аналогичные технологии для улучшения работы сайта и повышения удобства его использования.
Условия использования описаны в Уведомлении об обработке персональных данных сайтом и Политике в отношении Сookies и аналогичных технологий для сайта.