userKNN
B) Related
C) References
- A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, TOIS, 2021.
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B) Related userKNN, itemKNN C) References
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.
Matthew Effect 유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상.
KNN 어떤 문제를 푸냐에 따라 방식이 달라진다: 분류 또는 회귀. For classification: 비교 대상이 되는 데이터 주변에 가장 가까이 존재하는 k 개의 데이터와 비교해 가장 가까운 데이터 종류로 판별한다.
collaborative filtering 의 MF 기법은 gradient descent update 를 이용하여 user 와 item 의 latent vector 를 찾아내는데, 이러한 최적화 과정은 너무 느리고 많은 반복이 필요하다.
itemKNN Item-based KNN algorithms were discussed in 2001 [33] and later successfully applied in industry around 2003 Related References Amazon.com Recommendations:...
MNAR B) Related C) References.
Counterfactual Learning 추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다.
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.
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.
Buffalo B) 지원 알고리즘 Word2Vec Mikolov, Tomas, et al.