MRGSRec
Фреймворк для повышения точности рекомендательных систем
Фреймворк MRGSRec (Multi-Representation Graph-Based and Sequence-Based Approach for Recommendations) объединяет в себе два наиболее используемых в рекомендательных системах подхода: обучение на последовательностях и обучение на основе графовых представлений.
В первом случае рекомендации для пользователя формируются с применением информации не только о выбранных пользователями продуктах, но и о порядке их потребления. Во втором случае предсказания генерируются на основе выбора других пользователей, которые ранее взаимодействовали с теми же товарами.
Два значения, полученные от энкодеров, обученных с помощью этих двух подходов, объединяются в слое с прямой связью.
Фреймворк был представлен исследователями из Института AIRI и Сколковского института науки и технологий в марте 2024 года. Доступен как открытое ПО.
