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collaborative filtering 과 topic modeling 을 합친 모델을 의미 Approaches naive r {ij}\sim\mathcal{N}\left(u {i}^{T}\theta {j},c {ij}^{-1}\right) The Generative Process for CTR 각 사용자 i...
Practical Lessons for Job Recommendations in the Cold-Start Scenario paper link Related References.
Joint User-Entity Representation Learning for Event Recommendation in Social Network Paper link Abstract 사용자와 이벤트를 동일한 latent space 에 project 하기 위해 a joint representation...
Abstract 개인화 추천 및 ranking 방식을 진행할 때 아이템의 visual appearance 무시하는 경우가 많다.
Online Learning to Rank for Information Retrieval Related References slide: staff.fnwi.uva.nl/m.derijke/wp-content/uploads/sigir2016-tutorial.pdf .
Abstract SBRS 에서 Next-basket 추천 (NBR) 을 위해 제안된 논문이다. RNN 모델이 sequential modeling 에 효과적이지만 추천 시나리오에서 item frequency 정보를 직접적으로 잡아낼 수 없다는 문제가 있다고 주장한다.
Neural Collaborative Filtering (WWW 2017) NeuMF unifies the strengths of MF and MLP in modeling user-item interactions.
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...
A Survey on Deep Learning Based POI Recommendations A POI recommendation technique essentially exploits users’ historical check-ins and other multimodal information to...
When Relevance is not Enough - Promoting Diversity and Freshness in Personalized Question Recommendation Paper link...