Evaluation and metrics:
We follow the standard procedure of evaluating against 100 randomly selected samples the user has not interacted with [1]}, [2]}.
To evaluate the recommendation performance we focus on the buys / likes relation. For each user \(u\)  we rank the items \(i_{j}\)  according to the scoring function \(\phi (u, buys, i_{j})\) .
We adopt MRR and H@10, as ranking metrics for recommendations.

Оценка и метрики:

Мы следуем стандартной процедуре оценки на основе 100 случайно выбранных примеров, с которыми пользователь не взаимодействовал [1]}, [2]}.

Для оценки эффективности рекомендаций мы фокусируемся на отношении "покупки/понравилось". Для каждого пользователя \(u\) мы ранжируем товары \(i_{j}\) в соответствии со счетной функцией \(\phi (u, покупки, i_{j})\).

В качестве метрик ранжирования рекомендаций мы используем MRR и H@10.