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...
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...
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
개인화 추천 및 ranking 방식을 진행할 때 아이템의 visual appearance 무시하는 경우가 많다.
Introduction providing insights for the understanding of how negative experiences affect users’ behaviors and satisfaction, which is less studied in previous work
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...
slide: https://staff.fnwi.uva.nl/m.derijke/wp-content/uploads/sigir2016-tutorial.pdf
data (노출이 발생한 아이템) 정보는 유저들의 negative preference 에 대한 정보를 담고있지만 활용하기는 쉽지 않은데, 다음과 같은 이유가 있기 때문이다.
Abstract the impact of User Fatigue has been mostly ignored in the literature User fatigue 란, 특정 유저에게 동일한 아이템을 반복적으로 보여줬을 때, 해당 아이템에 대해 빠르게 흥미를 잃는 현상을 의미한다. online...
온라인 추천 시스템을 지원하기 위해 3 차원 텐서 분해 기법을 사용하고, 고차원 folding-in 방법을 구현합니다. 또한, 표준 지표를 수정하여 원치 않는 bias 를 드러내고 negative feedback 에 대한 민감도를 고려할 수 있는 방안을 제안합니다.