RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления // Архив

Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 2023, том 514, номер 2, страницы 333–342 (Mi danma477)

Эта публикация цитируется в 1 статье

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

“МТС Kion”: набор данных для рекомендательных систем на основе неявного отклика, контекстных признаков и анализа последовательностей

И. Сафилоa, Д. Тихоновичb, А. В. Петровc, Д. И. Игнатовd

a MTS, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
b МТС, Москва, Россия
c University of Glasgow, Glasgow, United Kingdom
d Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия

Аннотация: Мы представляем новый датасет для построения рекомендаций фильмов и сериалов, собранный на основе данных реальных пользователей платформы потокового вещания фильмов и сериалов МТС Kion. В отличие от других популярных датасетов для рекомендаций фильмов, таких как MovieLens или Netflix, наш датасет основан на неявных взаимодействиях, полученных во время просмотров контента пользователями, а не на явных оценках, поставленных фильмам. Мы также предоставляем обширную дополнительную информацию, включая характеристики взаимодействий (такие как дата взаимодействия, продолжительность просмотра и процент просмотра), демографические данные пользователей и подробную мета-информацию о фильмах. Кроме того, мы описываем MTS Kion Challenge – онлайн-соревнование по построению рекомендательных систем на основе датасета Kion, и предоставляем обзор лучших решений от победителей соревнования.

Ключевые слова: рекомендательные системы, нейронные сети, неявный отклик, последовательные рекомендации, коллаборативная фильтрация.

Статья представлена к публикации: А. И. Аветисян
Поступило: 30.05.2023
После доработки: 15.10.2023
Принято к публикации: 20.10.2023

DOI: 10.31857/S2686954323600428


 Англоязычная версия: Doklady Mathematics, 2023, 108:suppl. 2, S456–S464

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024