Abstract
relations between pairs of items, model-based Sparse LInear Method (SLIM)
learns two sparse aggregation coefficient matrices S and S 0 that capture the item-item and items
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Graph 기반 추천을 하는 이유 추천 시스템 내 대부분의 데이터는 그래프 구조를 가진다. real world 에서 객체들은 서로 explicit 또는 implicit 하게 연결되어 있다. 그리고 그 객체는 사용자, 아이템, 속성등 이 될 수 있다.
Abstract 이 논문에서는 추천 시스템에서 sparse data 를 linear model 로 학습하는 방안을 제시했다. 학습에 사용한 training objective 는 closed-form solution 으로 표현될 수 있다.
Discussion 메타 러닝을 이용해서 일부 아이템을 소모한 사용자들에게는 더 빠르게 학습할 수 있다고 한다. 즉, 완전 cold-start 는 아닌 case.
Approach A.1) 목적 cold 와 warm 시나리오를 둘 다 처리할 수 있는 모델을 만드는 것 A.2) Input content 와 preference 정보를 모두 input 으로 사용한다.
Abstract CF 추천 정확도는 일반적으로 higher-order 상호작용을 고려했을 때 성능 향상이 있었다. deep nonlinear model 이 이론적으로 higher-order 상호작용을 학습할 수 있지만, 실전에서는 상당히 제한적이다.
Graph Neural Networks for Recommender System the critical challenges of GNN-based recommendation and the potential solutions 에 중점을 두고 설명함 extensive background of recommender...
WSABIE - 대용량 이미지 주석 작업을 위한 확장 가능한 방법 A.1) 개요 WSABIE 는 대규모 이미지 주석 데이터에 대해 높은 성능을 보이는 방법으로, 주어진 이미지에 대해 상위 순위의 주석 리스트를 반환하는 데 최적화된 모델입니다.
paper link Abstract SLIM 이 높은 ranking 정확도를 여러 논문 실험에서 보여줬지만, 데이터를 통한 파라매터 학습 비용이 너무 높았다.
Deep Learning for time Series Classification - a Review Convolution Neural Network Applying several filters on a time series will result in a multivariate time series whose...
SLIM SLIM(Sparse Linear Methods for Top-N Recommender Systems)은 item-item similarity 를 sparse linear model 로 학습하는 top-N recommendation 방법이다.