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Session based recommendation implementation by pytorch

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Showhey798/SessRecTorch

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セッションベース推薦システムの実装

モデル名 論文へのURL 状態表現
GRU4Rec https://arxiv.org/abs/1511.06939 GRU
BCQ https://arxiv.org/abs/1812.02900 GRU
SQN (SAC) https://arxiv.org/abs/2006.05779 GRU
DQN https://arxiv.org/abs/1509.06461 GRU
SDAC https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16579 GRU
QRDQN https://arxiv.org/abs/1710.10044 GRU

結果

  • RecSysChallenge 2015 Yoochooseデータによる実験
    • クリック履歴と購入履歴のデータを持つ
  • 前処理
    • セッションの長さが1以下のセッションを削除
    • 購入データ内に存在するセッションのみを抽出
    • 20000セッションをサンプリング
    • セッション数:20000, アイテム数: 15874, クリック数: 209020, 購入数: 62345
  • 評価方法
    • クリックと購入についてそれぞれHit, NDCGによる評価を行う

クリック

モデル名 Hit@10 NDCG@10
GRU4Rec 0.406 0.344
BCQ 0.254 0.249
SQN 0.420 0.359
SAC 0.227 0.181
DQN 0.00196 0.00171
QRDQN(BC) 0.229 0.190

購入

モデル名 Hit@10 NDCG@10
GRU4Rec 0.536 0.443
BCQ 0.347 0.328
SQN 0.545 0.449
SAC 0.382 0.306
DQN 0.00254 0.00175
QRDQN(BC) 0.390 0.339

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