Kaggle OTTO – Multi-Objective Recommender System メモ

Kaggler-jaで紹介されていたのでメモ。

要点

• Eコマースの商品推薦に関するコンテスト
• ユーザのセッション履歴が与えられる
• テストデータはセッションの後半部分か切り取られた状態
• 切り取られた部分を予測する
  • クリック：次にクリックしそうな商品を予測（20個まで）
  • カート追加・購入：切り取られた部分でカート追加・購入が発生している商品を予測（20個まで）
• 正解ラベルを作るスクリプト
  • https://github.com/otto-de/recsys-dataset/blob/main/src/labels.py
• モデル評価は重み付けリコール（クリック0.1、カート追加0.3、購入0.6）

所感

ベースラインとして人気な商品がクリック・カート追加・購入になっていると思うので、練習で↓を写経しようと思う。

OTTO-MORS: aid Frequency Baseline

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from OTTO – Multi-Objective Recommender System

www.kaggle.com

久しぶりにKaggle notebookを触るとRAMがMax 30GBになっていて驚いた。これならデータ全部読めるかと思ったがダメだった。そこで↓（データを全て読み込むcode）。助かる。

💡 [Howto] Full dataset as parquet/csv files

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources

www.kaggle.com