반응형 Recommendation2 [논문 리뷰] Session-based Recommendation with Graph Neural Networks, 2018 https://arxiv.org/pdf/1811.00855.pdf 0. Abstract session-based 추천시스템의 문제는 익명 세션을 기반으로한 사용자의 action을 예측하는 것에 초점을 맞춘다는 것이다. 이전 방법들은 session을 sequence로 모델링하고, recommendation을 만들기 위해 사용자의 representation을 추정한다. 이러한 방법이 좋은 결과를 내었음에도 아직 session에서 정확한 user vector를 얻기에는 충분하지 않고, item 사이의 복잡한 transition을 무시한다. 정확한 item embedding을 얻고, item의 복잡한 transition들은 고려하기 위해, 저자는 Session-based Recommendation with Gr.. 2023. 2. 1. [논문 리뷰] SASREC : Self-Attentive Sequential Recommendation, 2018 https://arxiv.org/pdf/1808.09781.pdf Abstract 최근 추천시스템에선 사용자의 activities에 대한 context를 포착하는 것이 key feature가 되었다. 이러한 패턴을 얻기 위해 Markv Chain과 RNN이 사용되고 있는데, MC의 경우 이전 action들을 이용하여 사용자의 다음 action을 예측하는 방법으로 극단적으로 sparse dataset에 좋은 성능을 보이지만 그렇기 때문에 model의 parsimony가 critical하고, RNN의 경우 longer-term semantics를 얻도록 하는 방법으로 denser dataset에서 좋은 성능을 보이지만 그만큼 더욱 높은 model complexity가 필요하다. 이 논문에서의 목표는 위 언급.. 2023. 1. 20. 이전 1 다음 반응형
