NeuMF unifies the strengths of MF and MLP in modeling user-item interactions.
- MF uses an inner product as the interaction function
- MLP is more sufficient to capture the complex structure of user interaction data
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NeuMF unifies the strengths of MF and MLP in modeling user-item interactions.
the neural collaborative filtering (NCF) framework for recommendation with implicit feedback.
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...
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...
Introduction 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...
Abstract CF 추천 정확도는 일반적으로 higher-order 상호작용을 고려했을 때 성능 향상이 있었다. deep nonlinear model 이 이론적으로 higher-order 상호작용을 학습할 수 있지만, 실전에서는 상당히 제한적이다.
References paper link: www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/Web/People/norii/pub/github-ctr.pdf .
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.
Abstract 개인화 추천 및 ranking 방식을 진행할 때 아이템의 visual appearance 무시하는 경우가 많다.
paper link Abstract classic two-stage information retrieval dichotomy (2 단계 정보 검색 이분법) deep candidate generation model deep ranking model practical lessons and insights 을 제공...