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解決する問題

ゼロからレコメンデーションシステムを構築するのは困難です。多くのアルゴリズムを試し、データを適切な形式にクレンジングし、適切なメトリクスで品質を測定し、ハイパーパラメータを調整し、最後にモデルをデプロイする必要があります。このプロジェクトは、そのワークフロー全体を1つの場所にまとめ、研究者や開発者がより迅速にレコメンダーシステムをプロトタイプ化してリリースできるようにします。

仕組み

ALSやSVDのような古典的な行列分解から、NCF、LightGCN、Transformerベースのシーケンシャルレコメンダーなどの深層学習モデルまで、すぐに使えるレコメンデーションアルゴリズムのコレクションを提供します。モデルに加えて、一般的なタスクを処理するユーティリティも含まれています：アルゴリズム固有の形式でのデータセットの読み込み、データのトレーニングセットとテストセットへの分割、MAP、nDCG、適合率、再現率、RMSE、MAEなどのオフライン評価メトリクスの計算です。リポジトリには、データ準備、モデル構築、評価、モデル選択と最適化、運用化（Azureの例を含む）の5つの主要タスクを順に説明するJupyterノートブックも含まれています。ベンチマークノートブックは、標準データセット上で異なるアルゴリズムを並べて比較する方法を示しています。

対象読者

レコメンデーションシステムを実験または本番化したい研究者、データサイエンティスト、開発者。初心者でも経験者でも構いません。また、異なるアルゴリズムの動作を研究したい学生や愛好家にも役立ちます。

ハイライト

• 協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、シーケンシャル/アテンションベースの手法を含む30以上のアルゴリズムをカバー
• 多くのアルゴリズムで機能するデータ処理、分割、評価のためのユーティリティ関数を提供
• クイックスタートの例と数学と実装を説明する詳細な内容の両方を含む詳細なJupyterノートブックを含む
• 同じデータ上でアルゴリズムのパフォーマンスを比較するベンチマークノートブックを提供
• CPU、GPU、PySparkの複数の環境をサポート
• SAR、xDeepFM、DKNなど、多くのアルゴリズムはMicrosoftによって貢献されています
• Azureでの本番デプロイ方法を示す運用化の例