Условия существования петель скрытой обратной связи в рекомендательных системах

Автор: Пилькевич Антон

Консультант/эксперт: Хританков Антон Сергеевич

Постановка задачи

Целью работы является теоретический анализ условий сходимости TS для различных параметров шума p, w, u и экспериментальное подтверждение полученых соотношений.

Целью эксперимента является наблюдение петель скрытой обратной связи для определённых параметров шума. Проверяется гипотеза о возникновении петель при параметрах шума, найденных из теоретических соотношений. Важной частью эксперимента является сравнения поведений рекомендательной системы с шумом в ответах пользователя и без.

Как запускать

Running experiment with mldev involves the following steps.

Install the mldev by executing

$ git clone https://gitlab.com/mlrep/mldev 
$ cd ./mldev && git checkout -b 79-fixes-for-0-3-dev1-exploreparams --track origin/79-fixes-for-0-3-dev1-exploreparams
$ ./install_reqs.sh core
$ python setup.py clean build install

Then get the repo

$ git clone <this repo>
$ cd <this repo folder>

Then initialize the experiment, this will install required dependencies

$ mldev init -p venv .

Now install mldev into this venv as follows (need this to run sub-experiment)

$ /bin/bash -c "source venv/bin/activate; cd ../mldev && python setup.py clean build install"

Detailed description of the experiment can be found in experiment.yml. See docs for mldev for details.

Run simple experiment for a specific set of params

$ mldev run pipeline

And now, run the full experiment with params grid explored. See explore_params.yml for details.

$ mldev run run_grid

Results will be placed into ./results folder.

Проведение полного эксперимента

Скрипт ./run_experiment.sh запускает эксперимент для параметров T=2000, M=10, l=4. Перебираюся параметры шума w = [1, ..., 9] с фиксированным p = 0.9.

The script relies on mldev to run trials for a fixed set of parameters.

Исходный код

Пример.

Исходники кода находятся в ./src . main.py содержит запуск экспериментов. experiment.py содержит реализацию шаблона проведения эксперимента. Данные сохраняются при помощи results.py для каждого проведённого эксперимента. mathmodel.py cодержит основные компоненты для провдения экспериментов. .

Что осталось сделать

TODO Указать, если что-то из задуманного пока не реализованного

Пример.

• add a sample iPython notebook
• make the template support arbitrary experiment parameters without rewriting main.py

Как процитировать работу

TODO Указать ссылку на публикацию или arxiv. Если пока нет публикации дать ссылку на этот репозиторий в формате Bibtex

Лицензия