Lib-SibGMU — A University Library Circulation Dataset for Recommender Systems Developmen

要約

私たちは、CC BY 4.0 ライセンスに基づいて、大学図書館の流通データセットである Lib-SibGMU を幅広い研究コミュニティ向けにオープンソース化し、このデータセット上の推奨システムの主要なアルゴリズムをベンチマークします。
借りた本の履歴をベクトルに変換するベクトル化器と、個別にトレーニングされた近隣ベースのレコメンダーで構成されるレコメンダー アーキテクチャの場合、fastText モデルをベクトル化器として使用すると、競合する結果が得られることを示します。

要約(オリジナル)

We opensource under CC BY 4.0 license Lib-SibGMU – a university library circulation dataset – for a wide research community, and benchmark major algorithms for recommender systems on this dataset. For a recommender architecture that consists of a vectorizer that turns the history of the books borrowed into a vector, and a neighborhood-based recommender, trained separately, we show that using the fastText model as a vectorizer delivers competitive results.

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