Мой путь к релизу библиотеки рекомендаций
Привет! Сегодня я рад поделиться результатом длительного проекта — моей первой публичной библиотекой для рекомендательных систем: sota‑recommender.
Она уже доступна на PyPI и GitHub, и я хочу рассказать, зачем я её создавал, с какими задачами столкнулся и как она может быть полезна вам.
Зачем я этим занялся
В своей работе по Data Science часто сталкиваюсь с задачей построения рекомендательных систем — будь то для e-commerce, контент-платформ или аналитики поведения пользователей. Я видел, как разные модели (факторизация матриц, линейные методы, нейросети, графовые сети) используются отдельно, часто с разными библиотеками, интерфейсами и документацией. Это мешало быстро прототипировать, сравнивать подходы и внедрять их в продакшн.
Появилась идея: собрать в одном месте «рабочий набор» алгоритмов рекомендаций, удобный API, готовые пайплайны и метрики. Так родилась библиотека sota-recommender.
Что внутри и как она устроена
Библиотека ориентирована на рекомендательные задачи — top-N рекомендации, ранжирование, implicit/explicit данные. Основные идеи:
- Унифицированный интерфейс: загрузка данных → обучение модели → получение рекомендаций → оценка качества.
- Несколько алгоритмов под «капотом»: классические методы (факторизация, линейные модели) и более современные подходы.
- Поддержка бизнес-практик: negative sampling для implicit-задач, разделение данных на train/test, метрики типа Precision@K, Recall@K, NDCG и др.
- Оптимизация: взаимодействия в виде разреженных матриц, работа с большими данными.
- Гибкость: можно заменить алгоритм, поменять гиперпараметры, посмотреть результат с минимальными изменениями кода.
Также я вдохновлялся тем, как работают рекомендательные системы в индустрии: генерация кандидатов, скоринг, пере-ранжирование.
Для кого эта библиотека
- Для исследователей и инженеров, которым нужно быстро прототипировать рекомендательную систему и сравнить разные подходы.
- Для команд разработки, которые хотят заложить основу рекомендательного движка с ограниченным "ручным" кодом и большим потенциалом.
- Для тех, кто только начинает изучать recommender systems: библиотека даёт возможность увидеть сразу разные модели, сценарии и метрики — хорошее учебное пространство.
На что обратить внимание
- Тип данных: важно задуматься, работают ли ваши данные как explicit (например рейтинги) или implicit (клики, просмотры) — разные методы требуют разных подходов.
- Холодный старт, разреженность, масштаб — задачи, с которыми сталкиваются системы рекомендаций.
- Оценка: просто получить рекомендации — мало. Важно измерять качество по релевантным метрикам и смотреть, как система будет работать «вживую».
- Архитектура: генерация кандидатов → скоринг → пере-ранжирование. В продакшне именно так часто устроены рекомендательные системы.
Что дальше
- Я планирую добавить новые алгоритмы: графовые сети, sequence-модели, возможность онлайн-обучения.
- Улучшить продакшн-интеграцию: REST-API, Docker-образ, масштабирование.
- Расширить документацию: больше примеров, кейсов, бенчмарков.
Если вы заинтересованы — буду рад, если попробуете библиотеку, оставите фидбек, подкинете идеи или багрепорты. Это только начало, и я с нетерпением жду, как она будет развиваться вместе с сообществом.
Успехов в ваших проектах по рекомендациям. Давайте делать мир чуть-чуть более персонализированным — но при этом честным и осмысленным.
