В этом репозитории я собираю краткие обзоры на некоторые статьи по рекомендациям, которые я прочитал. Периодически я просматриваю arxiv.org на предмет новых статей в Information Retrieval. Отбор произвожу по названию/abstract/наличию кода. То, что кажется интересным, планирую добавлять сюда. Не претендую на правильные и полные интерпретации статей.
Больше всего меня интересуют следующие темы:
- Bias в рекомендательных моделях. Что делать с тем, что популярные айтемы чаще попадают как в тестовые данные, так и в рекомендации? Как от этого избавиться?
- Рекомендации на нейронных сетях. После статьи все равно хочется искать прогресс в рекомендательных моделях. Не всю ведь жизнь обучать ALS?
- RL в рекомендациях. Допустим, мы используем SOTA, которая лучше других выбивает значения метрик на исторических данных. Но хочется как-то по-умному использовать взаимодействие с пользователями.
- Объяснения в рекомендациях. Обычно такие статьи начинаются с того, что объясняются улучшают доверие к моделям. Пожалуй, этого достаточно.
- Прочее. Новые интересные идеи.
- Собрать в одном месте актуальные исследования в области рекомендательных моделей на русском языке
- Систематически расширять свои знания.