ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ ПРОТОКОЛ ОЦЕНКИ ГРАФОВО- СЕМАНТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ПРИ РАЗРЕЖЕННЫХ ДАННЫХ

<jats:p>В рекомендательных системах с разреженными пользовательско-объектными взаимодействиями агрегированные метрики качества не всегда объясняют, за счет чего получен результат модели. Неоднозначность особенно заметна, когда граф взаимодействий дополняется содержательными признаками объектов: текстовыми описаниями, категориями и метаданными. Цель исследования – разработать компактный диагностический протокол для интерпретации результатов графово-семантических рекомендательных моделей при разреженных данных и проверить его в предметных областях с различной ролью семантических признаков и популярностного смещения. В качестве материалов использованы коллекции Amazon Books, Movies и Yelp, а также подготовленные на их основе экспериментальные срезы. Методика включает полное ранжирование с исключением известных пользователю объектов, семантический и популярностный контроль, стратификацию по популярности объектов и проверку устойчивости ключевых сравнений. Применение протокола позволило различить семантическое доминирование на исходном Amazon, смешанный режим на отфильтрованном срезе Amazon, отрицательный перенос на Movies и популярностное доминирование на Yelp. Полученные результаты показывают, что одинаковое изменение агрегированной метрики может иметь различные объяснения в зависимости от состава данных и базового метода. Протокол уточняет интерпретацию качества моделей в автономных экспериментах, но не заменяет причинную оценку или проверку в пользовательском эксперименте.</jats:p>