# Recommender System

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[Paper Review] Self-Attentive Sequential Recommendation

Sequential recommender system의 목표는 유저 데이터로 학습된 모델을 유저의 최근 action에 기반한 context와 결합하는 것이다. 다만 유저의 action을 얼마나 오래 전부터 살펴볼 것인지에 따라 input 데이터 차원이 기하급수적으로 커

2022년 8월 7일
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[Paper Review] Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering

추천시스템은 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 첫 번째는 context-based recommendations로, 위치, 날짜, 시간 등의 contextual factor를 고려하는 방법이다. 다른 하나는 personalized recommendations인데, coll

2022년 7월 31일
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[Paper Review] AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering

Collaborative Filtering(CF) 모델들은 아이템에 대한 유저의 선호도를 뽑아내 개인화된 추천을 제공하는 것을 목표로 한다. Netflix challenge를 통해 여러 종류의 CF 모델들이 제안되었고, 그 중 matrix factorization과 n

2022년 7월 25일
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Recommender System Ch.4

Um...

2022년 7월 25일
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[Paper Review] DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

click-through-rate(CTR) 예측은 유저가 추천된 아이템을 클릭할 확률을 추정하는 task로, 추천시스템의 주요 과제 중 하나이다. 클릭 수를 높여 더 많은 수익을 내는 것은 많은 추천시스템의 목표라고 할 수 있다. CTR 예측을 위해서는 유저의 클릭

2022년 7월 21일
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[Paper Review] Wide & Deep Learning for Recommender Systems

추천시스템의 주요 과제 중 하나는 memorization과 generalization 측면에서 동시에 좋은 성능을 내는 것이다. 여기서 memorization이란, 자주 함께 등장하는 아이템 쌍 혹은 feature 조합을 학습하는 것을 말한다. 그리고

2022년 7월 19일
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[Paper Review] Factorization Machines

Support Vector Machine(SVM)은 머신러닝과 데이터마이닝 분야에서 가장 인기있는 모델 중 하나이다. 그럼에도 불구하고 collaborative filtering에서는 SVM보다 standard matrix/tensor factorization mode

2022년 7월 17일
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[Paper Review] Neural Collaborative Filtering

추천 시스템은 이커머스, 온라인 뉴스나 소셜 미디어 사이트 등 많은 양의 정보가 있는 산업에서 필요한 정보만을 추출해주는 데에 중추적인 역할을 수행하고 있다. 대표적인 추천 시스템으로 유저와 아이템 간의 과거 상호작용을 토대로 개인화된 추천을 해주는 collaborat

2022년 7월 11일
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Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders

Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 7월 1일
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Recommender systems

추천해~ 컨텐츠를~

2022년 6월 11일
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[Paper review] Deeplight (WSDM'21)

https://drive.google.com/file/d/1fpqUumXEKrFhA6QKacRArHW1h7s3jRPH/view?usp=sharingDeeplight는 기존의 FM + DNN 기반의 모델의 complexity가 높아 online serving시

2022년 5월 21일
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[Paper review] DeepFM (IJCAI'17)

DeepFM은 1) 추천 성능이 좋은 Factorization machine과, 2) feature들 간의 상호작용을 잘 파악하는 딥러닝 모델을 활용하여 CTR 예측을 빠르고, 잘하는 모델이다.기존의 Wide & deep model과 달리, 1) feature engi

2022년 5월 14일
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Predicting Consumption Patterns with Repeated and Novel Events

Predicting Consumption Patterns with Repeated and Novel Events 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 3월 13일
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Deep Variational Autoencoder with Shallow Parallel Path for Top-N Recommendation (VASP)

Deep Variational Autoencoder with Shallow Parallel Path for Top-N Recommendation (VASP) 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 3월 13일
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Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data

Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 3월 13일
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Variational Autoencoders for Collaborative Filtering

Variational Autoencoders for Collaborative Filtering 논문 리뷰, 코드 리뷰

2022년 3월 13일
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kakao buffalo로 추천시스템 구현하기

카카오에서 공개한 open source인 buffalo로 영화 추천 시스템 구현

2022년 1월 26일
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[딥러닝] 지식 그래프와 추천 시스템

추천 시스템이 딥러닝에서는 어떻게 구현되는지 궁금증을 풀어보자, 근데 GNN을 활용한다던데?

2022년 1월 4일
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추천시스템에서의 성능 지표

추천시스템에서 자주 활용하는 성능 지표들을 소개

2021년 12월 30일
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