den4s / made23-recsys

Рекомендательные Системы в Продакшене

Лекции

Слайды лекций лежат в папке slides.

Практика

Практическая часть курса построена вокруг музыкального рекомендера botify. На семинарах и в домашке мы будем развивать и анализировать этот рекомендер.

Prerequisites

• Установить docker
• Сделать virtualenv c python (я использую версию 3.7)
• Вспомнить как пользоваться вашей любимой средой разработки (я использую PyCharm)

Общее описание задачи

Пользователи приходят в музыкальный сервис botify, чтобы послушать музыку. Сперва пользователь сам выбирает начальный трек. Когда пользователь прослушал этот трек, сервис рекомендует следующий. Пользователь может послушать рекомендованный трек или скипнуть его и перейти к следующему. Либо пользователю может надоесть и он уйдет. Как поступит пользователь зависит от качества рекомендаций: если они плохие - пользователь быстро уйдет; если хорошие – "залипнет". Последовательность прослушанных пользователем треков мы будем называть "сессией". На диаграмме ниже показан процесс одной сессии.

Цель сервиса botify – максимально долго удерживать пользователя. Возможно, мы зарабатываем на рекламе или просто хотим набрать аудиторию. Сервис меряет процент прослушки каждого трека из сессии и суммирует эти проценты, чтобы получить общую длину сессии (пренебрегаем тем, что треки могут длиться разное время – обычно песни длятся около 3 минут). Качество рекомендаций напрямую влияет на то, сколько треков послушают пользователи и какой будет процент их прослушки. Следовательно качество рекомендаций влияет на длину сессии и на успех всего сервиса в целом.

Что есть в репозитории

botify

В этом модуле лежит заготовка сервиса рекомендера. В рамках заданий работать нужно будет над кодом из этого модуля.

Описание и инструкции

sim

Так как наш рекомендер учебный, он не развернут для реальных пользователей. Но мы хотим экспериментировать с рекомендером как с настоящим. Для этого в модуле sim реализован симулятор пользователя. Запуская симулятор, мы генерируем трафик, похожий на трафик, который генерируют реальные пользователи.

Описание и инструкции

jupyter

Ноутбуки с подготовкой данных для симулятора, визуализацией и всем таким.