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 по итогам соревнования заняло 26-е место с MAP@10, равняющимся 0.29414.

Используемые алгоритмы и инструменты:

• GRU4Rec, алгоритм sequential recommender system, созданный с архитектурой RNN (recurrent neural network) и механизмом GRU (gated recurrent unit) для задачи последовательных рекомендаций.
• RecBole, библиотека с реализациями SOTA рекомендательных систем, основанная на PyTorch.
• Блендинг предсказаний лучших инстанций моделей.