Объяснимость и интерпретируемость нейросетевых и факторизационных моделей рекомендательных систем

ФИО студента: Алексеев Павел -

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Науки о данных (Магистратура)

Год защиты: 2024

В дипломной работе исследуются различные методы построения рекомендательных систем для задачи с неявной обратной связью и сводимых к ней с явным откликом и возможные методы их интерпретации. Помимо классических факторизационных машин рассматриваются нейросетевые методы ——Neural Collaborative Filtering (NCF) и Proto-MF. В частности, для каждой модели изучается представление пользователей и предметов (айтемов) в виде набора латентных факторов, получаемых при построении модели. Предлагается способ сравнения степени интерпретируемости моделей через оценку того, насколько хорошо скрытые параметры модели предсказываются с помощью моделей на основе интерпретируемых признаков. Также предлагается алгоритм для выделения прототипов пользователей и айтемов на основе эмбеддингов модели NCF как один из способов интерпретации.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ