{
  "fetched_at": "2026-10-19T09:13:38Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/ai-edu-rec-sys-competition/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "- В файле train_ratings.csv находится информация о взаимодействии пользователей и фильмов.\nДля каждого просмотра (это одна строка в файле) указан рейтинг, который пользователь поставил фильму (от 0 до 5).\n\n- В файле movies_metadata.csv хранится дополнительная информация о фильмах.\n\n- В файле prediction_baseline.csv хранятся прогнозы baseline-модели. Ровно в этом же виде (с такими же названиями колонок) вам нужно присылать прогнозы в систему kaggle.\n\nТаблицы при необходимости можно склеить по id фильма (это movieId в файле train_ratings.csv и id в файле movies_metadata.csv).\n\nДля каждого пользователя в тесте (скрытом от вас) находится информация о фильмах, которые он смотрел после просмотра фильмов из файла train_ratings.csv. В тесте для каждого пользователя число просмотренных фильмов примерно в три раза меньше, чем в тренировочном файле (train_ratings).\n\nВаша задача - предложить каждому пользователю из train_ratings.csv для просмотра 5 фильмов.\n\nМетрика считается следующим образом:\n- для каждого пользователя вычисляем долю угаданных фильмов среди 5 предложенных (то есть в тесте есть истинные ответы - какие фильмы предложил пользователь, а вы предлагаете какие-то 5). Считается доля верных рекомендаций среди 5 предложенных.\n- затем эти доли усредняются по всем пользователям.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "- У вас есть до 10 попыток в день\n\n- Соревнование индивидуальное\n\n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "В этом соревновании вам необходимо на основе предоставленных данных предложить каждому пользователю 5 фильмов для просмотра.\n\nВ файле train_ratings.csv находится информация о взаимодействии пользователей и фильмов.\nДля каждого просмотра (это одна строка в файле) указан рейтинг, который пользователь поставил фильму (от 0 до 5).\n\nВ файле movies_metadata.csv хранится дополнительная информация о фильмах.\n\nТаблицы при необходимости можно склеить по id фильма (это movieId в файле train_ratings.csv и id в файле movies_metadata.csv).\n\nДля каждого пользователя в тесте (скрытом от вас) находится информация о фильмах, которые он смотрел после просмотра фильмов из файла train_ratings.csv. В тесте для каждого пользователя число просмотренных фильмов примерно в три раза меньше, чем в тренировочном файле (train_ratings).\n\nВаша задача - предложить каждому пользователю из train_ratings.csv для просмотра 5 фильмов.\n\nМетрика считается следующим образом:\n- для каждого пользователя вычисляем долю угаданных фильмов среди 5 предложенных (то есть в тесте есть истинные ответы - какие фильмы предложил пользователь, а вы предлагаете какие-то 5). Считается доля верных рекомендаций среди 5 предложенных.\n- затем эти доли усредняются по всем пользователям.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}