RecSys Course Competition

Вам предоставлены данные из приложения МТС Kion по взаимодействиям пользователей с контентом за период 6 месяцев.
В отдельных файлах есть:

• факты просмотра контента пользователями
• описание контента
• описание пользователей

Наиболее качественно порекомендовать список из 10 объектов для каждого пользователя из тестовой выборки.
Код базовых моделей для этих данных уже есть.

Как сделать предсказание (сабмит)?
Примеры базовых моделей и создания сабмита вы сможете найти в ноутбуке 
RecSys notebook Baseline.ipynb
.
Пример сабмита вы найдете в файле под названием 
sample_submission.csv.
Это id пользователей, для которых сделаны предсказания контента, максимально совпадающие с реальными фильмами/сериалами, с которыми пользователи взаимодействовали за 7 дней теста.
Формат файла sample_submission.csv:
Id - список ID пользователей, по которым нужно сделать прогноз
Predicted - список ID контента, отсортированного по релевантности, которые нужно предсказать. Это строка, где разделитель для ID - это запятая.
Формат сабмита
Ваш submission.csv - должен содержать 2 столбца: Id and Predicted.
Ограничения:

• В сабмите должны присутствовать все пользователи тестовой выборки
• Количество item_id должно быть 10
• Они должны быть отсортированы по убыванию релевантности для пользователя.

Для каждого пользователя должно быть предсказано 10 различных объектов. Не должно быть пропущенных пользователей.

Регистрация и данные: https://hcklink.ru/7201