Zzong's Notes

Recommendation System

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Must-read Papers on RS

B) Top Tier Conferences and Journals

WWW, WSDM, SIGIR, KDD, RecSyS, CIKM, TOIS, TKDE, NIPS, ICML, AAAI, IUI, UMAP

C) Companies

D) Problems of RS

E) Recommendation Scenarios

  • interactive recommendation - 가장 일반적인 추천 시나리오
  • sequential recommendation
  • Conversational Recommendation
  • Explainable Recommendation
  • multi objecitve recommendation

F) Tech Blog Posts for RS

F.1) Facebook (Meta)

링크된 언급

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Dirichlet distribution

...찰된 sufficient statistics 해당 log likelihood 함수는 \alpha 에 대해 convex 하기 때문에 unique optimum 을 보장한다. In Recommendation System latent topic 에 대한 standard deviation 을 구하면 user 의 topic 에 대한 선호도가 적절히 분산되어있는지, 아니면 한쪽으로 편향되어 나타나는지...

dropout

...eep prob=1 이면, dropout 이 적용되지 않는 것이므로, inverted dropout 방법도 의미가 없어진다 (어차피 기댓값은 동일하므로). C.1) keep prob By Layers? Dropout 확률을 레이어마다 다르게 유지해도 좋다. 다만, 이런 경우 각 layer 마다 hyperparameter 를 추가한것과 같으므로 tuning 에 추가적인 작업이 필요할 것이다. ...

Graph Neural Networks for Recommender System

...을 두고 설명함 extensive background of recommender systems and graph neural networks 부터 설명을 시작 Discussions GNN 이 왜 RS 에 필요한가 challenges network design optimization computation efficiency B) Related C) References dl.acm.org/doi...

Multi-Armed Bandit

...eturns) 으로 결정함 또한, 시간 t 에 선택한 arm 에 대한 보상만 알 수 있음 (i.e. 선택하지 않은 arm 의 보상은 알 수 없음) B) 추천 시스템에서의 MAB Recommendation System 에서는 서로 다른 반응률이 존재하는 여러 콘텐츠가 있고, 정해진 횟수만큼 콘텐츠를 추천 결과에 노출해볼 수 있을 때, 어떤 순서로 콘텐츠를 노출해야 가장 클릭을 많이 받을 수 ...

online evaluation

직접 현실에 적용해 실시간으로 모델을 평가하는 것으로, 이상적인 RS 의 평가 방법이다. Reference offline evaluation

Solving Continual Combinatorial Selection via Deep Reinforcement Learning

...률 함수 \tilde{\mathcal{P}} 에 의해 결정됨 위와 같은 종류의 문제를 MDP 형태로 모델링하고 이를 Select MDP (S MDP) 라고 부른다 S MDP:: Recommendation System 에서도 S MDP 문제가 formulated 될 수 있는 application 들이 많음 Contextual combinatorial cascading bandits 그러나 S...

statistical significance

...ks: (1), (2) AB Test 의 결과가 통계적으로 유의한지 판단하는 방법은 무엇인가? 일반적으로 유의성 검정은 Z test 의 Two tails test 를 활용한다. Recommendation System 에서 수행한 실험 결과 데이터는 Bernoulli distribution 를 따른다. 왜냐하면 추천한 아이템이 선택되느냐 (1) 마느냐 (0) 에 따른 값만이 존재하기 때문이다...

Temporal Graph Network

... 스트림을 신경망 기반 인코더에 입력하여 각 노드의 시간 의존적 임베딩을 생성한다. 이 임베딩은 다시 디코더로 전달되어 특정 예측 작업을 수행하는 데 활용된다. 대표적인 예시로 Recommendation System 관련 작업에서 다음과 같은 문제를 풀 수 있다: 특정 시각 t에서 노드 i와 j가 엣지를 형성할 확률은 얼마인가? C.2.1) 예시 t 1 \sim t 7 동안 발생한 엣지 정...