Sim4Rec
Оценка качества ReсSys
Фреймворк для обучения и оценки качества рекомендательных систем путём моделирования откликов пользователей на рекомендации
Sim4Rec
Фреймворк для обучения и оценки качества рекомендательных систем
Фреймворк для обучения и оценки качества рекомендательных системOpen 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