Collaborative Topic Modeling for Recommending GitHub Repositories Collaborative Topic Modeling for Recommending Scientific Articles
collaborative filtering 과 topic modeling 을 합친 모델을 의미
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...
개인화 추천 및 ranking 방식을 진행할 때 아이템의 visual appearance 무시하는 경우가 많다.
SBRS 에서 Next-basket 추천 (NBR) 을 위해 제안된 논문이다.
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
data (노출이 발생한 아이템) 정보는 유저들의 negative preference 에 대한 정보를 담고있지만 활용하기는 쉽지 않은데, 다음과 같은 이유가 있기 때문이다.
A wide linear model and a deep neural network are trained together to both memorize and generalize a recommendation systems.
Paper link http://www.pelleg.org/shared/hp/download/relevance-is-not-enough.pdf 배경 question-answering sites 에 대한 추천 시스템 The feature that they really missed was diversity. In...
Tags paper review, implicit feedback, Recommendation System, WWW 17 paper link Abstract util2vec 을 제안: usage history, interaction records 를 활용 utilization-to-vector 제안한 방식의 세...