Семинар "Рекомендательные системы и их применение"

В рамках регулярного семинара НУГ “Машинное обучение и социальный компьютинг” 8 апреля участники НУГ рассказали о рекомендательных системах и практических задачах, которые такие системы решают. Мероприятие вызвало широкий интерес среди студентов и преподавателей различных образовательных программ, а также среди гостей университета.

Начал семинар руководитель научно-учебной группы А.В. Сироткин с теории и примеров простейших рекомендательных систем. Также он рассказал о процессе сбора данных и построения рекомендательных систем студентами в рамках университета.

Вторая часть семинара была посвящена задаче ACM RecSys Challenge 2017, которую вместе решали несколько участников НУГ под руководством А.В. Сироткина. В первую очередь Станислав Козлов рассказал о самой задаче и о том базовом коде, который предлагается организаторами для решения задачи и получения базового результата в таблице лидеров. Помимо этого Станислав рассказал о проблемах, с которыми столкнулась команда при выполнении базового кода в программной среде Python. Далее Иван Мишалкин рассказал об особенностях выбранного алгоритма машинного обучения - xgboost - и о том, какие его особенности важны для решения описанной задачи.

Следом за этим Виктор Карепин и Анна Головченко (НУЛ СОН) рассказали о том, как интерпретировали базовый код для программной среды RStudio. Более того, участникам удалось сымитировать алгоритм расчета “оценки”, который словесно приведен в описании задачи, что существенно помогло при предварительной оценки новый переменных, которые предлагалось добавлять в модель.

Напоследок аудитория поделилась своими идеями и предложениями, как можно улучшить базовый код и в каких направлениях необходимо двигаться.