A wide linear model and a deep neural network are trained together to both memorize and generalize a recommendation systems.
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...
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.
the critical challenges of GNN-based recommendation and the potential solutions 에 중점을 두고 설명함 extensive background of recommender systems and graph neural networks 부터 설명을 시작...
1. 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. 2. 그래프 학습은 복잡한 관계를 학습할 수 있다. random walk 나 GNN 과 같은...
Figure: two-tower DNN model for learning query and candidate representations
relations between pairs of items, model-based Sparse LInear Method (SLIM)
the neural collaborative filtering (NCF) framework for recommendation with implicit feedback.
cold 와 warm 시나리오를 둘 다 처리할 수 있는 모델을 만드는 것
자연어처리 분야에서는 언어의 일반적인 이해를 신경망에 학습시키기 위해 다음과 같은 방식을 수행한다.
