Вернуться к статье

Исследование рекомендательных систем для создания оптимального ансамбля и получения релевантных результатов

Сводные результаты сравнительного эксперимента (тестовая выборка)

Метод

RMSE

MAE

NDCG@10

P@10

R@10

MRR

Cover.

Divers.

Infer

GlobalMean

1,048

0,824

0,0670

0,0514

0,0519

0,134

1,95%

0,770

0,38

UserMean

0,967

0,740

0,0670

0,0514

0,0519

0,134

1,95%

0,770

0,39

ItemMean

0,970

0,748

0,0004

0,0004

0,0001

0,001

0,23%

0,875

0,39

Popularity

2,298

2,075

0,0670

0,0514

0,0519

0,134

1,95%

0,770

0,38

User-KNN

1,031

0,805

0,0041

0,0031

0,0027

0,011

5,02%

0,823

46,1

Item-KNN

1,031

0,805

0,0039

0,0029

0,0025

0,010

6,72%

0,819

98,1

TruncatedSVD

2,991

2,793

0,0859

0,0671

0,0718

0,171

14,45%

0,778

1,23

FunkSVD

0,843

0,639

0,0046

0,0040

0,0033

0,012

6,99%

0,747

46,7

NMF

0,935

0,714

0,0060

0,0049

0,0043

0,015

13,27%

0,784

44,2

NCF (NeuMF)

–

–

0,0921

0,0719

0,0741

0,179

14,34%

0,776

6,94

Content-Based

–

–

0,0131

0,0086

0,0118

0,031

36,19%

0,279

5,21

Hybrid (SVD+CB)

0,843

0,639

0,0089

0,0076

0,0075

0,020

27,0%

0,698

43,0

HybridSVD Emb

0,838

0,635

0,0565

0,0421

0,0422

0,123

30,55%

0,700

47,7