대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함
대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함
Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential recommender systems predict the...
추천 시스템에서 발생할 수 있는 문제점들
단점 새로운 아이템에 대해서는 추천을 제공할 수 없음 popularity bias 가 존재함 (NLP 문제에서 많이 나오는 단어에 대해 반복적으로 등장함)
추천 시스템에 관련된 github repo 를 정리하는 page
CB(Contents Based) 추천은 콘텐츠 자체의 내용을 분석하여 유사한 콘텐츠를 찾는 방법이다.
데이터를 하나의 저장소로 모으지 않고 모델을 학습할 수 없을까?
Merging user preferences: User preferences from both domains are aggregated in such a way that single-domain recommender systems can be used. Linking domains: Graph-based...
collaborative filtering 추천은 사용자들의 콘텐츠 사용 패턴을 분석해 추천하는 방법이다.
배경 To remedy the selection bias in evaluation, some recent work considers a recommendation as an intervention analogous to treating a patient with a specific drug. In both...
counterfactual learning technologies for tackling the bias problem in recommendation.