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Unlike interactive recommendation methods that generate recommendations based on the user’s feedback via constant interactions, sequential recommender systems predict the user’s future preference and recommend the next item given a sequence of historical interactions.
interactive recommendation - 가장 일반적인 추천 시나리오 sequential recommendation Conversational Recommendation Explainable Recommendation multi objecitve recommendation
...를 고려하지 않는다는 문제가 있어서 세션 기반 추천에 적절하지 못하다. SBRS - How 세션의 경우 일련의 연속된 시간으로 구분할 수 있다 (분 또는 시 단위). Vs. Sequential Recommendation (SRS) SBRS 은 세션 데이터를 기반으로 하고, SRS 은 시퀀스 데이터를 기반으로 한다. Session Data 세션은 명료한 boundary 가 있는 interac...
... learning, large language model Recommendation — recommendation system, collaborative filtering, sequential recommendation Papers — language model, recommender system, e-commerce Statistics — probability, bayesian, hypo...
Session-based Recommendations (SBRS) 이벤트의 시퀀스를 기반으로 추천을 진행하는 방식을 의미하며, next item prediction 이 그 예이다.
단점 새로운 아이템에 대해서는 추천을 제공할 수 없음 popularity bias 가 존재함 (NLP 문제에서 많이 나오는 단어에 대해 반복적으로 등장함) .
Must-read Papers on RS github.com/hongleizhang/RSPapers Top Tier Conferences and Journals WWW, WSDM, SIGIR, KDD, RecSyS, CIKM, TOIS, TKDE, NIPS, ICML, AAAI, IUI, UMAP...
대화형 추천 시스템: 사용자와 실제 대화를 통해 사용자의 성향을 파악하여 추천을 진행함.
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.
정의 impression, viewable impression Related papers Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets: Also BPR - Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback An...
Merging user preferences: User preferences from both domains are aggregated in such a way that single-domain recommender systems can be used.
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.
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.
AutoRec 이란 a nonlinear neural network collaborative filtering model 을 의미한다. collaborative filtering (CF) with an autoencoder architecture 구조 (vs.