References
- A Troubling Analysis of Reproducibility and Progress in Recommender Systems Research, TOIS, 2021.
Related userKNN, itemKNN
유명한 아이템은 더 많이 노출되어서 학습 데이터의 밸런스가 더욱 무너지는 현상
데이터를 하나의 저장소로 모으지 않고 모델을 학습할 수 없을까?
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.
Item-based KNN algorithms were discussed in 2001 [33] and later successfully applied in industry around 2003
어떤 문제를 푸냐에 따라 방식이 달라진다: 분류 또는 회귀.
Word2Vec Mikolov, Tomas, et al. “Distributed representations of words and phrases and their compositionality.” Advances in neural information processing systems. 2013. ALS Hu,...
추천 시스템의 학습은 supervised learning 과 다르다. 추천 시스템은 오직 사용자가 선택한 결과만을 가지고 학습하기 때문에, log data 는 partial information 형식을 지닌다. 반면 지도 학습은 그 사용자에 대해서 가장 적합한 best ranking items 전체를 학습하기...
counterfactual learning technologies for tackling the bias problem in recommendation.
정의 impression, viewable impression Related papers Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets: Also BPR - Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback An...
추천 시스템에 관련된 github repo 를 정리하는 page