# Recommender System
[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
[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
[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
[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
[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
[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
[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
Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders
Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders 논문 리뷰, 코드 리뷰
[Paper review] Deeplight (WSDM'21)
https://drive.google.com/file/d/1fpqUumXEKrFhA6QKacRArHW1h7s3jRPH/view?usp=sharingDeeplight는 기존의 FM + DNN 기반의 모델의 complexity가 높아 online serving시
[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
Predicting Consumption Patterns with Repeated and Novel Events
Predicting Consumption Patterns with Repeated and Novel Events 논문 리뷰, 코드 리뷰
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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
Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data
Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data 논문 리뷰, 코드 리뷰
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering 논문 리뷰, 코드 리뷰
