Sequential Model
- 단점
- 새로운 아이템에 대해서는 추천을 제공할 수 없음
- popularity bias 가 존재함 (NLP 문제에서 많이 나오는 단어에 대해 반복적으로 등장함)
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Sequential Recommendation Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential...
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.
Exposure Bias Exposure bias 는 사용자가 모든 item 을 본 것이 아니라, 노출된 item 에 대해서만 feedback 을 남긴다는 데서 생기는 bias 다.
SASRec 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.
Collaborative Filtering collaborative filtering 추천은 사용자들의 콘텐츠 사용 패턴을 분석해 추천하는 방법이다. 콘텐츠 사용 패턴이 비슷한 사람들은 비슷한 선호를 가지고 있다고 가정하에 수행하는 방법이다.
Matthew Effect 유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상.
Tags Matthew effect Average Recommendation Popularity Scaling Method Collaborative filtering via high-dimensional regression Related Papers Popularity Bias in Dynamic...
Propensity 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.
Conversational Recommender System 대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함 B) Related C) References.