Conversational Recommender System
대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함
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Sequential Recommendation Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential...
Github for Recommender System 추천 시스템에 관련된 github repo 를 정리하는 page B) Repos github.com/microsoft/recommenders/ This repository contains examples and best practices for building...
Challenge of RS 추천 시스템에서 발생할 수 있는 문제점들 nosiy data 일반적으로 historical 데이터는 모두 사용자의 성향을 반영한다고 가정하지만, 사용자는 자신이 선택한 아이템을 좋아하지 않을 수 있다.
SASRec B) Related C) References.
Explicit Feedback 사용자의 명시적 피드백을 의미: 좋아요, 싫어요, 공유하기 등 B) Related C) References.
CB CB(Contents Based) 추천은 콘텐츠 자체의 내용을 분석하여 유사한 콘텐츠를 찾는 방법이다. 콘텐츠의 종류는 글, 사진, 음악 등 다양하므로, 다양한 데이터 도메인을 위해 각기 다른 여러 종류의 CB 기술이 필요하다. 2.
Cross-domain Recommendation Merging user preferences: User preferences from both domains are aggregated in such a way that single-domain recommender systems can be used.
Abstract counterfactual learning technologies for tackling the bias problem in recommendation.
Sequential Model 단점 새로운 아이템에 대해서는 추천을 제공할 수 없음 popularity bias 가 존재함 (NLP 문제에서 많이 나오는 단어에 대해 반복적으로 등장함) .
Federated Learning 데이터를 하나의 저장소로 모으지 않고 모델을 학습할 수 없을까? 데이터를 특정 서버에 모으지 않고 개인 디바이스에서 학습하는 방식으로, 데이터 이동 이슈를 해소하기 위한 방안으로 많이 연구되고 있다.