Вопросы для подготовки к интервью

В чём разница между BPR loss и WARP loss?

Расскажите про ваш личный вклад в задачи рекомендаций: item-to-item и transformer-based.

Почему выбрали Pointwise loss вместо Listwise для ранкера?

Риксис. Какие вообще есть метрики там на точность рекомендаций?

Какие метрики для ранжирования знаешь?

Как считается MAP (Mean Average Precision at K)?

Какие метрики кроме точностных можно мерить в рекомендациях?

Зачем нужно разнообразие в рекомендациях?

Как можно разнообразить список товаров?

Как строится пайплайн ранжирования рекомендаций?

Какие подходы для отбора кандидатов знаешь?

Какие loss функции для разных подходов?

Как бы ты решал задачу ранжирования с нуля?

В каком порядке показать отобранные товары?

Знаешь современные подходы в рекомендациях?

Что такое position bias?

Что такое feedback loop?

Как нам с этим бороться, если вернулось не 100 товаров, а миллион?

Есть ли у нас вернулось не 100 товаров, не 1000 товаров, кандидатов, а, допустим, миллион?

Какой алгоритм точно должен быть, который вытаскивает разнообразные айтемы?