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Approximate Nearest Neighbor We can split ANN algorithms into three distinct categories; trees, hashes, and graphs.
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...
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.
paper link 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...
Locality Sensitive Hashing References.
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.
ANN ANN(Approximate Nearest Neighbor)은 정확한 nearest neighbor를 전수 계산하지 않고, 충분히 가까운 후보를 빠르게 찾는 검색 방식이다.
What is Annoy spotify 에서 만든 라이브러리로 유사한 벡터들을 빠르게 찾아주는 ANN 라이브러리.
Discussion 메타 러닝을 이용해서 일부 아이템을 소모한 사용자들에게는 더 빠르게 학습할 수 있다고 한다. 즉, 완전 cold-start 는 아닌 case.
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.