Сервис музыкальных рекомендаций.

Задача:

Разработать сервис музыкальных рекомендаций, который принимает на вход ID песни и возвращает ID топ-K рекомендованных песен.

Быстрый запуск:

Запустить команду в основной директории репозитория:

• docker compose -f docker/compose.fast.yaml up
  (при сборке заранее созданный index и словари ids-uris скачаются с google drive)

Запуск с созданием index вручную:

Настройка окружения

• python3 -m venv .venv
• source .venv/bin/activate
• pip install -r requirements_for_index.txt

Создание индекса и сборка

• python3 create_index.py, либо через index_creation.ipynb
  (данные скачаются с google drive. index сохранится с именем index_spotify_d100.bin, также сохраняются словари ids-uris)

Запустить команду в основной директории репозитория:

• docker compose -f docker/compose.yaml up

Проверка работоспособности

1. По ссылке:
   http://127.0.0.1:8000/recommend?id=spotify:track:3SuzCeGoNOWmbWOoDMou0B&k=3
2. Через OpenAPI docs:
   http://127.0.0.1:8000/docs#/
   Пример spotify:track:1r0faljjM2b876iNoaDUh5

Примечания:

1. Для построения векторных представлений выбран SVD, его конкретная реализация scipy.sparse.svds для разряженных матриц.
2. Для построения ann индекса и поиска по нему выбрана библиотека faiss, исходя из последних коммитов, она больше поддерживается и чаще обновляется, чем аналоги в виде annoy, nmslib. По бенчмаркам nmslib быстре faiss, но faiss имеет возможность запускаться на GPU.