Мы опробовали различные модели (в том числе глубокого обучения), но SVD показал отличные результаты за короткое время, поэтому мы выбрали его. В ноутбуке сначала идет обработка данных. Затем алгоритм SVD (с нахождением похожих фильмов и получением рекомендаций фильмов для пользователей). В конце можно обучить DeepFM и FNN
Данных очень много (25 миллионов отзывов), поэтому пришлось взять 3 миллиона последних, иначе переполнялась бы память.
Результаты на тестовой выборке: RMSE: 0.8692 MAE: 0.6677
Разбиение на train/val/test произведено по времени (отзывы из теста более новые, чем отзывы из валидации. Отзывы из валидации более новые, чем отзывы из трейна) для моделирования использования модели в реальных условиях. Если разбивать с перемешиванием, то метрики значительно растут.