Collaborative filtering recommendation algo-rithms performance on an implicit feedback da-taset
Date
2021
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Tartu Ülikool
Abstract
Antud töö eesmärgiks on valida ja implementeerida soovitussüsteem USA-s opereerivale võr-gumängude platvormile. Süsteemi eripärasid ja olemasolevaid andmeid arvestades valiti mudelipõhine lähenemine süsteemi koostamiseks. Implementeeriti kaks mudelit: Alternating Least Squares (ALS) ja Bayesian Personalized Ranking (BPR), mida treeniti süsteemist saadud andmete põhjal. Mudelite väljundi hindamiseks kasutati AUC-d ja mediaantäpsust. Tulemused näitasid, et mudelid töötasid koguandmetel identse täpsusega, kuid uute mängijate hindamisel sai parema tulemuse ALS.
Description
Keywords
Soovitusüsteem, arvamuspõhine filterdamine, maatriksi faktoriseerimine, ALS, BPR