인공지능/추천 시스템12 [논문리뷰] NCF, 2017 이 글은 2017 발표된 Neural Collaborative Filtering 논문을 리뷰한 글입니다. 논문 구현이 궁금하다면 논문 구현 포스팅을 참고하시길 바랍니다. 목차 💡 Paper Information. 원제: Neural Collaborative Filtering 발행 연도: 2017 저자 정보: National University of Singapore, Columbia University, Shandong University, and Texas A&M University 저널 정보: WWW '17, Perth, Australia, April 03-07, 2017. 인용수: 5262회 (23.08.10 기준) 논문 링크: https://arxiv.org/abs/1708.05031 소스코드: .. 2023. 8. 10. Implicit feedback 추천 모델 평가 방법 이해 (negative sampling, nDCG, HR) 이 글은 NCF 논문을 리뷰하며, implicit feedback 환경에서 item recommendation의 일반적인 평가 방법에 대해 알게 된 내용을 예제를 통해 풀어 재해석한 내용이다. NCF 논문의 4.1 Experimental Settings - Evaluation Protocols. 파트를 참고하여 작성하였으니, 원문을 읽고 싶다면 해당 부분을 참고하면 된다. NCF 논문 내 평가 방법론 해석 우선 논문(4.1 Experimental Settings - Evaluation Protocols.)에서 언급되는 내용을 약간의 번역+해석하면 아래와 같다. 1. leave-one-out evaluation 평가를 위해 일반적으로 아이템 추천에서 많이 사용되는 leave-one-out evaluatio.. 2023. 8. 9. [paper] GPT4Rec 논문 리뷰 본 포스팅에서는 최근에 아마존에서 연구한 GPT-2 모델 기반 추천 프레임워크인 GPT4Rec 논문을 리뷰합니다. 생성형 언어 모델을 추천에 직접 도입한 사례로 매우 흥미로운 논문이며, 논문 정보, 리뷰 내용, 논문을 읽고 난 개인적 의견차례로 글을 작성하였습니다. 목차 개요 원제: GPT4Rec: A Generative Framework for Personalized Recommendation and User Interests Interpretation 저자: University of Michigan, Ann Arbor, Amazon, United States 제출일: 2023.04.08 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2304.03879 코드 공개 여부: X 내용 1. Introd.. 2023. 7. 27. [추천시스템] nDCG가 도대체 뭐지? 예제를 통해 알아보자 목차 배경 (이라 쓰고 푸념이라 읽는다) 올해들어 딥러닝 기반 추천 시스템을 공부하고 있다. 추천 시스템에 도입되는 딥러닝은 graph-based, latent model 등이나, 문제 자체는 분류 또는 회귀와 거의 대응된다. 근데 매트릭이 좀 특이하다. 주로 검색 분야에서 사용되던 지표를 사용하거나, 일반적으로 사용하는 분류 지표에 Top N 같은 개념을 적용해서 계산하고 성능을 평가한다. 일단, 나는 검색 시스템을 잘 모르다보니, 이 지표를 이해하는 게 좀 어려웠다. 특히 여기서 설명하려는 이 nDCG를 이해하는 데에 매우 오랜 시간이 걸렸다. 우선 nDCG는 위키나 여러 블로그에서 정리해둬서 수식 자체가 어렵지는 않다. 그런데 우선 랭킹 문제와 분류/회귀 문제가 다른데 이에 대한 개념 없이 다짜고자.. 2023. 7. 19. [논문리뷰] GHRS: Graph-based Hybrid Recommendation System with Application to Movie Recommendation 목차 I. 논문 정보 II. 리뷰 내용 0. Abstract 1&2. Introduction & Related Works 3. Graph-based Hybrid Recommendation System 4. Empirical Experiments and Performance 5. Conclusion and Future Works III. 고찰 ** 리뷰 내용 중 +) 의 경우, 논문에서 발췌한 내용이 아니라 내 의견 또는 다른 참고 자료임 I. 논문 정보 원제: GHRS: Graph-based Hybrid Recommendation System with Application to Movie Recommendation 출간연도: 2022 저널: Expert Systems with Applications, V.. 2023. 5. 21. [논문리뷰] CORE: Simple and Effective Session-based Recommendation within Consistent Representation Space 목차 I. 논문 정보 II. 리뷰 내용 0. Abstract 1. Introduction 2. Methodology 3. Experiments 4. Conclusion III. 고찰 ** 리뷰 내용 중 +) 의 경우, 논문에서 발췌한 내용이 아니라 내 의견 또는 다른 참고 자료임 I. 논문 정보 원제: CORE: Simple and Effective Session-based Recommendation within Consistent Representation Space SIGIR ’22, July 11–15, 2022, Madrid, Spain. (DIF-SR과 같은 시기에 나옴) 저자: 1저자: Yupeng Hou PhD(https://yupenghou.com, RecBole 개발 참여자) 앤트 그룹 .. 2023. 5. 20. 이전 1 2 다음
