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"We are optimizing personalized product recommendation."

Philipp, Senior Data Scientist

My Tech Challenge

"At OTTO, we have a huge amount of creative freedom in IT. With a great deal of personal responsibility, we can make unrestricted use of the findings of global scientific communities to further develop our platform day by day. My challenge is to optimize personalized product recommendations."

 

TRON: Scalable Session-Based Transformer Recommender using Optimized Negative Sampling

Our new GitHub repository contains the official PyTorch Lightning implementation to our paper, "Scaling Session-Based Transformer Recommendations using Optimized Negative Sampling and Loss Functions", which was accepted at ACM RecSys 2023, the world's largest recommender system conference. Our system, TRON, uses a highly scalable session-based recommendation method that uses optimized negative sampling and builds on the Transformer architecture. The goal of TRON is not only improved recommendation accuracy, but also increased training speed.

Discover more about our innovative system and how it helps improve the efficiency and accuracy of product recommendations now!

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More about the Tech Challenge "Product Recommendations

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Philipp in a Podcast (german only)

Techblog: Machine learning competition

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