Презентация моих статей с RecSys'22 по Sequential Recommendation

📝Effective and Efficient Training for Sequential Recommendation using Recency Sampling
Статья: https://dl.acm.org/doi/10.1145/352322...
Статья на arXiv: https://arxiv.org/pdf/2207.02643.pdf

В статье мы рассказываем про существующие тренировочные задачи для Sequential Recommendation, рассматриваем их недостатки и предлагаем свою, которая позволяет добиваться хороших результатов в сравнительно короткое время.

📝A Systematic Review and Replicability Study of BERT4Rec for Sequential Recommendation
Cтатья на arXiv: https://arxiv.org/pdf/2207.07483.pdf
https://dl.acm.org/doi/10.1145/352322...

В статье мы проводим обзор статей, которые сравнивают две популярные модели (SASRec и BERT4Rec), и приходим к выводу что разные исследователи приходят к разным выводам. Для того чтобы понять в чем дело, мы сравниваем существующие реализации BERT4Rec и приходим к выводу что не все они одинаково хороши, и что многие из них приводят к недотренированным моделям.
Мы так же предлагаем свою имплементацию на основе библиотеки Hugging Face Transformers. В качестве бонуса, мы предлагаем парочку новых моделей - DeBERTa4Rec и ALBERT4Rec, которые позволяют достичь лучшего результата по сравнению с существующими моделями.

Таймкоды:
0:00 Effective and Efficient Training for Sequential Recommendation using Recency Sampling презентаця
29:31 Effective and Efficient Training for Sequential Recommendation using Recency Sampling вопросы и ответы
35:08 A Systematic Review and Replicability Study of BERT4Rec for Sequential Recommendation презентаця
55:35 A Systematic Review and Replicability Study of BERT4Rec for Sequential Recommendation вопросы и ответы

Слайды
https://1drv.ms/u/s!ApruyqieWwaCkY4R7...


код и дополнительные материалы на гитхабе
https://github.com/asash/aprec