Проект является тестовым заданием на стажировку в команду Рекомендаций ВК. В рамках задания нужно было разработать способ получения эмбеддингов фильмов и пользователей с помошью нейросетевых подходов, позволяющих качественно решать задачу поиска похожих векторов фильмов для конкретного пользователя (с целью рекомендации).

Решение реализовано в виде ноутбука notebook.ipynb, содержащего описание исследования и экспериментов с различными подходами к решению задачи.

Файл research_notes.md содержит выкладки при чтении источников на английском, но его содержание не принципиально для анализа решения, вся необходимая информация есть в ноутбуке 😊. Остальные файлы носят вспомогательный характер.

Для проверки решения нужно перейти в директорию репозитория и запустить скрипт run.sh, который создат локальную среду, установит зависимости, загрузит данные, создаст необходимые директории.

После этого можно перейти в ноутбук notebook.ipynb и последовательно выполнить все клетки.

Note: предполагается, что установлена какая-то версия pytorch. При разработке использовалась версия 1.12.1+cu116

git clone [email protected]:shredder67/movielens-rec.git
cd movielens-rec
./run.sh
``