RecBole を用いてクックパッドマートのデータに対する50以上のレコメンドモデルの実験をしてみた - クックパッド開発者ブログ

こんにちは。研究開発部の深澤(@fufufukakaka)です。 本記事では最近面白いなと思って watch しているレコメンド系のプロジェクト RecBole を紹介いたします。また、クックパッドが展開している事業の一つであるクックパッドマートのデータを使って数多くのレコメンドモデルを試す実験も行いました。その結果も合わせて紹介します。 TL;DR: レコメンドモデルは作者実装に安定性がなく、またモデルをどのように評価したかも基準がバラバラで、再現性が難しいとされている(from RecSys 2019 Best Paper) 再現性に取り組むプロジェクトとして 2020年12月に始まった RecBole がある。 RecBole を利用することでなんと 50個以上のレコメンドモデルを大体１コマンドで試せる クックパッドマートでユーザに対してアイテムをレコメンドするシチュエーションを想定

[fufufukakaka]

いろんなレコメンドモデルの実験をしてみました

[sh19910711]

"RecBole: 中国人民大学・北京大学の研究室が共同で始めたプロジェクト / 再現性の難しいレコメンドモデルを統一したインタフェースで実装 / 短い時間で網羅的に実験を行うことができる"

[misshiki]

“RecBole を使ってクックパッドマートでのユーザに対するアイテムレコメンドを行う設定で、内部実験を行った結果をご紹介”