論文の概要: TTRS: Tinkoff Transactions Recommender System benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05589v1
• Date: Mon, 11 Oct 2021 20:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 07:23:26.728809
• Title: TTRS: Tinkoff Transactions Recommender System benchmark
• Title（参考訳）: TTRS: Tinkoff Transactions Recommender Systemベンチマーク
• Authors: Sergey Kolesnikov, Oleg Lashinin, Michail Pechatov, Alexander Kosov
• Abstract要約: TTRS - Tinkoff Transactions Recommender Systemベンチマークを示す。 この金融取引ベンチマークには、約1万人のユーザーと、14ヶ月で1000以上の商業ブランドの間で200万以上のインタラクションが含まれている。 また,現在普及しているRecSys手法を次の期間の推薦タスクで総合的に比較し,その性能を様々な指標や推奨目標に対して詳細に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, tremendous progress has been made in inventing new RecSys methods. However, one of the fundamental problems of the RecSys research community remains the lack of applied datasets and benchmarks with well-defined evaluation rules and metrics to test these novel approaches. In this article, we present the TTRS - Tinkoff Transactions Recommender System benchmark. This financial transaction benchmark contains over 2 million interactions between almost 10,000 users and more than 1,000 merchant brands over 14 months. To the best of our knowledge, this is the first publicly available financial transactions dataset. To make it more suitable for possible applications, we provide a complete description of the data collection pipeline, its preprocessing, and the resulting dataset statistics. We also present a comprehensive comparison of the current popular RecSys methods on the next-period recommendation task and conduct a detailed analysis of their performance against various metrics and recommendation goals. Last but not least, we also introduce Personalized Item-Frequencies-based Model (Re)Ranker - PIFMR, a simple yet powerful approach that has proven to be the most effective for the benchmarked tasks.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、新しいRecSysメソッドの発明で大きな進歩を遂げました。 しかし、RecSys研究コミュニティの根本的な問題の1つは、これらの新しいアプローチをテストするための明確な評価ルールとメトリクスを備えた応用データセットとベンチマークの欠如である。 本稿では,TTRS-Tinkoff Transactions Recommender Systemベンチマークを紹介する。 この金融取引ベンチマークには、約1万人のユーザと14ヶ月で1000以上のマーチャントブランドとの間で200万以上のインタラクションが含まれている。 私たちの知る限りでは、これは初めて一般公開された金融取引データセットです。 可能なアプリケーションに適したものにするために、データ収集パイプライン、その前処理、結果として得られるデータセット統計の完全な説明を提供する。 また,現在普及しているRecSys手法を次の期間の推薦タスクで総合的に比較し,その性能を様々な指標や推奨目標に対して詳細に分析する。 最後に、私たちは、パーソナライズされたアイテム頻度ベースのモデル(re)rankerpifmrも導入しています。

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