# Collaborative Filtering

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[Paper Review] (2017, Xiangnan He) Neural Collaborative Filtering

작성자: 오진석 논문이 발제된 2017년에는 딥러닝이 음성 인식, 컴퓨터 비전 그리고 자연어 처리와 같은 분야에서 다양한 성공적인 결과를 낳았지만, 추천 시스템에서의 딥러닝 기술은 상대적으로 적은 적용 사례를 보여왔습니다.이번 논문에서는, implicit feedbac

2021년 5월 5일
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[Code Review] (2008, KDD) Factorization meets the neighborhood: a multifaceted collaborative filtering model

Factorization Meets the Neighborhood : a Multifaceted Collaborative Filtering Model 코드 출처 Github link 실행 방법 데이터셋 다운 : Netflix Datasets 경로지정 : ./Dat

2021년 4월 22일
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AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering (0) - autoencoder

Autoencoder란?오토인코더는 차원이 축소된 입력데이터를 얻기 위해 비슷한 데이터로 표현하는 것을 배우기 위한 인공신경망이다.입력데이터는 일반적으로 더 좋은 결과를 위해 PCA 혹은 CNN의 filtering같은 기법을 이용해서 차원을 축소하는 경향이 많다.

2021년 4월 7일
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Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets 논문 리뷰

[Post No.003] Implicit Feedback 데이터를 다루기 위한 Collaborative Filtering 방법

2020년 10월 4일
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Matrix Factorization (3)

[Post No.003] Matrix Factorization의 응용

2020년 9월 5일
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Matrix Factorization (2)

[Post No.003] Matrix Factorization의 기본 개념

2020년 8월 19일
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Matrix Factorization (1) - Explicit/Implicit Feedback

[Post No.002] Matrix Factorization을 설명하기 전, Explicit/Implicit Feedback에 대한 소개

2020년 8월 10일
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