Ноутбук с решением Kaggle Community соревнования, организованного для ~500 потенциальных студентов программы Прикладной Data Science в финтехе в Альфа Банке.
Задача — предсказать следующие 10 MCC-кодов 7033 клиентов на основании предыдущих последовательностей MCC-кодов различной длины. Целевая метрика — MAP@10.
Решение из этого ноутбука имеет следующие показатели: Public score 0.29134, Private score 0.29701
Используемые алгоритмы и инструменты:
- Алгоритмическое решение на основе временного аспекта транзакций (присвоение более высокого веса более поздним транзакциям в последовательности).
- RecBole, библиотека с реализациями SOTA рекомендательных систем, основанная на
PyTorch.