II. References
paper link: https://arxiv.org/abs/1904.06690
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paper link: https://arxiv.org/abs/1904.06690
bert github paper link BERT4Rec - Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer
BERT4Rec - Transformer Encoder 기반으로 Masked Language Model 방식으로 학습
Session-based Recommendations (SBRS) 이벤트의 시퀀스를 기반으로 추천을 진행하는 방식을 의미하며, next item prediction 이 그 예이다.
BERT Google 에서 만든 language representation model. BERT 는 미리 학습된 (pre-trained) 언어 모델이다.
Paper link Abstract 사용자와 이벤트를 동일한 latent space 에 project 하기 위해 a joint representation model (결합 표현 모델) 을 제안 제안한 모델은 parallel CNN 기반이고, event text 의 semantic meaning 을 파악하며...
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Abstract NLP 에서 dual encoder 로 불리는 two-tower 신경망 framework 를 어떻게 추천 시스템에 적용할 수 있는지 보임 추가로, Mixed Negative Sampling (MNS) 이라는 negative sampling 전략을 제안 일반적인 batch 또는 unigram...
YouTube 추천 시스템을 초기 대규모 산업 추천 관점에서 설명한 논문이다. 이 볼트에서는 YouTube 추천 구조와 large-scale candidate generation / ranking 흐름을 연결해서 읽는 reference 로 쓰인다.
References paper link: www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/Web/People/norii/pub/github-ctr.pdf .
Introduction A wide linear model and a deep neural network are trained together to both memorize and generalize a recommendation systems.
A POI recommendation technique essentially exploits users’ historical check-ins and other multimodal information to recommend the next set of POIs suitable for a user.
Introduction data (노출이 발생한 아이템) 정보는 유저들의 negative preference 에 대한 정보를 담고있지만 활용하기는 쉽지 않은데, 다음과 같은 이유가 있기 때문이다. 불완전성 노출된 아이템들은 일반적으로 추천 로직에 의해 선택된다.