Sim4Rec

Фреймворк для обучения и оценки качества рекомендательных систем путём моделирования откликов пользователей на рекомендации
Sim4RecФреймворк для обучения и оценки качества рекомендательных систем
Бизнес там,
где вы
Видеовстречи
SberJazz
Без лимитов по времени. Без регистрации. До 100 участников
Jazz Composition
Без лимитов по времени
Без регистрации
До 100 участников

Open source Python‑библиотека

Фреймворк моделирует отклики пользователя на предложения рекомендательных систем с учётом предпочтений пользователя, истории предыдущих взаимодействий, признаков пользователей и товаров, а также контекста

Sim4Rec работает с рекомендательны­ми системами

Обучает

Тестирует

Оценивает качество

Преимущества использования Sim4Rec

Моделирование реакций пользователя на рекомендации
Тестирование и сравнение моделей до реальных A/B‑экспериментов
Решение проблемы нехватки данных
Использование синтетических данных вместо реальных или вместе с ними
Сохранение конфиденциальности реальных данных
Работоспособные модели без доступа к реальным данным
What-if анализ и анализ долговременных эффектов
Моделирование сценариев для изучения потенциальных последствий изменения состава пользователей и их предпочтений
Качественное сравнение рекомендательных алгоритмов
Возможность измерения бизнес-метрик до начала A/B‑тестирования
Эффективные рекомендации
Возможность устранения смещений в данных для обучения рекомендательной системы в симуляторе

Sim4Rec

Подробная инструкция по использованию и документация
Перейти на GitHub
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.