Explicit Feedback
사용자의 명시적 피드백을 의미: 좋아요, 싫어요, 공유하기 등
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...에 서로 correlation 이 존재하면, 이것이 constraints 로 동작하여 학습에 도움을 준다. 특히 이런 correlation 은 실제 시나리오에서 유용한데, 왜냐하면 explicit feedback 은 implicit feedback 보다 훨씬 개수가 떨어지기 때문이다. 이 논문에서는 이를 constrained regression라고 부르고, 이러한 방법을 종종 ML 에서는 ...
Implicit Feedback 정의 impression, viewable impression Related papers Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets: Also BPR - Bayesian Personalized Ranking from...
An Empirical Study on Recommendation with Multiple Types of Feedback 이 논문에서는 generalized linear model (GLM) 기반의 추천을 중심으로 전개하고, linear model 에서 사용할 feature 는 MF 와 같은 CF 모델에서 가져온다.
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
Clickbait 일종의 클릭 낚시 현상 (issue) 으로, 시스템이 매력있는 썸네일 (attrative exposure features) 을 가지면서 실망스러운 콘텐츠 (dissatisfying content features) 를 가진 아이템을 자주 추천하는 현상을 의미한다.
Conversational Recommender System 대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함 B) Related C) References.
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...
POI Recommendation POI 추천은 지역 기반 소셜 네트워크 (Location Based Social Network, LBSN) 의 관련 데이터나 사용자의 과거 체크인 이력을 활용해서, 사용자에게 적합한 미래의 POI 를 제공하는 문제를 말한다.
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.
Sequential Recommendation Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential...
추천 결과 다양성의 종류 inter diversity: 유저 간 추천 결과가 다른것 inner diversity: 추천 결과 내 아이템의 성격이 다른 것 연관 추천에서 강아지 영상을 한번 봤는데, 추천 결과가 모두 강아지와 관련된 영상이면 inner diversity 가 낮다고 할 수 있다.