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노트 편집 ↗...on Learning for Event Recommendation in Social Network (from Facebook) Recommending Podcasts for Cold-Start Users Based on Music Listening and Taste
Cold start 문제란, 사용자와 아이템 간 interaction 이 없는 신규 유저나 신규 아이템을 추천 대상에서 제외되는 문제를 뜻한다. ID 를 사전 없이 해시로 임베딩하는 hash-based embedding 은 신규 아이템에도 즉시 자리를 주지만, 그 자리의 벡터는 아직 학습되지 않은 값이라 cold...
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...
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...
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...
주어진 유저의 다양성을 수치적으로 측정하는 metric: GS-score 는 어떤 한 노래의 vector 와 사용자들의 vector 들 간 cosine similarity 의 평균을 측정한다. specialist 들에게는 이 평균이 높게 나올것이고, generalist 들에게는 이 평균이 낮게 나올것이다. 특정...
paper link: http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/Web/People/norii/pub/github-ctr.pdf
개인화 추천 및 ranking 방식을 진행할 때 아이템의 visual appearance 무시하는 경우가 많다.
paper link: https://arxiv.org/abs/1904.06690
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