Б/У ml

Ну и сравнение с текущими подходами. Качество выше, но подходов не так много, чтобы быть уверенным в методе

Самый кайфовый кусочек статьи. Удаляют компоненты нейронки и видят как качество снижается. Из этих результатов можно сделать вывод: Сессия пользователя очень сильно влияет на порядок в выдаче - надо с особым вниманием ее брать

Обязательно к ознакомлению)) Ждем 2-ой части

Обещанные слайды лекции

Берут достаточно большой датасет. Интересно, что тест тоже достаточно большой. Но для такой простой метрики легко оптимизировать рассчет

А также софтмакс лосс. qi - запрос, ci - контекст, pi - айтем

Вспоминаем кросс энтропию

Замеряли качество на классических рекомендаметльных адасетах + внутренний датасет LinkedIn. В данном случае сравнивают append (BST) и concat (TransAct)

Параметры для каждого набора данных.