Attention based collaborative filtering

Изобретение механизма внимания в нейронных сетях стало важной вехой в развитии области обработки естественного языка. Оно получило множество приложений в различных областях, таких как прогнозирование оттока, компьютерное зрение, распознавание речи и т. д. Многие современные модели основаны на механизме внимания, например архитектура трансформера. Поскольку этот метод уже продемонстрировал свою эффективность, было решено изучить его применение при решении задачи коллаборативной фильтрации. В статье предлагается реализация механизма рекомендательной системы, основанного на архитектуре трансформера. Также в работе приведены результаты сравнительных экспериментов с классическими алгоритмами рекомендательных систем на общедоступном наборе данных.