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16개의 포스트

[논문 리뷰] DDFL: A Deep Dual Function Learning-based Model for Recommender Systems

지난 20년동안, 유저에 적합한 아이템을 매칭시키기 위해 잠재 기반 협업 필터링이 연구되었다.일반적으로 CF는 2가지 타입으로 나눠진다. \- MLP를 활용한 matching function 학습 \- representation 학습: 잠재 공간에 투영, 내적을

2022년 6월 26일
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[논문 리뷰] Enhancing VAEs for Collaborative Filtering

CF 기반 신경망은 어텐션을 사용하기 시작했다.생성 모델 기반 연구들이 많이 등장 - VAE가 SOTA 만듦VAE를 사용한 CF 연구는 높은 잠재력 보유 \- 유저의 선호도의 잠재 표현을 학습하기에 VAE가 너무 단순한 사전 분포를 사용 \- 깊은 신경망으로 더 깊

2022년 6월 26일
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[논문 리뷰] GLocal-K: Global and Local Kernels for Recommender Systems

추천 시스템은 고차원 sparse한 유저-아이템 행렬 사용행렬 완성은 한 사람의 흥미를 다른 사람의 아이템 구매의 일부를 기반으로 하여 예측하는 도전GLocal-K는 고차원 sparse 유저-아이템 행렬을 저차원 공간으로 표현하고 일반화 \- 적은 수의 중요한 fea

2022년 6월 26일
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[논문 리뷰] Neural Collaborative Filtering

최근에 딥러닝이 음성인식, 컴퓨터비전, 자연어처리에서 엄청난 성공을 이루었다.하지만 추천시스템에서는 상대적으로 덜 적용되었다.이 연구에서는 암시적 피드백 기반의 협업 필터링 추천시스템의 주요 문제를 해결하기위해 신경망 기반의 기술을 발전시킬 것이다.최근에는 딥러닝을 언

2022년 6월 26일
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DeepFM : Related Work - Factorization Machine

DeepFM은 FM Component와 Deep Component로 이루어져 있다. 본 정리는 DeepFM의 FM component 부분을 정리하기 위해 2010년 발표된 Factorization Machines 논문을 리뷰하고자 한다. 작성자: 투빅스 16기 이승주

2022년 5월 24일
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Neural Graph Collaborative Filtering

강의자 : 투빅스 16기 이승주ContentsUnit 01 ㅣ IntroductionUnit 02 ㅣ MethodologyUnit 03 ㅣ ExperimentsUnit 04 ㅣ Conclusion and Future WorkTwo key components in

2022년 5월 3일
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Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets

Implicit Feedback은 유저가 싫어하는 아이템에 대한 실질적인 증거가 부족함.(explicit에 비해)따라서 본 논문에서는 implicit feedback의 고유한 속성을 식별한다.데이터를 다양한 컨피던스와 관련된 긍정적이고, 부정적인 선호도의 지표로 취급하

2021년 12월 29일
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Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

논문이 나온 시점 까지의 전반적인 Matrix Factorization 테크닉을 다룸.Basic Matrix FactorizationBasic Matrix Factorization + Norm based RegularizationTwo approaches to mini

2021년 12월 29일
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Matrix Factorization

Low Rank Approximation(LRA)으로 접근함.LRA는 Matrix Factorization을 통해 행렬을 분해하고 $X = UV^T$ 이 행렬들을 통해 다시 reconstruction 하기 위한 방법임.$m\\times n$ 행렬 $X$를 $m\\tim

2021년 12월 29일
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Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

svd와 마찬가지로 sarwar의 논문 item-based CF에 대한 내용을 다룬다.User-BasedPROSLSA를 사용하면 퍼포먼스의 향상이 있다.추천 프로세스의 다양성이 있다.(Serendipity)CONSSparsityCold startScalabilityIt

2021년 12월 29일
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Application of Dimensionality Reduction in Recommender System

Sarwar의 00년도 논문추천 시스템에서 SVD를 사용하여 차원 축소를 적용하고 두 가지 실험을 제시함.유저 선호도 예측Top-N list 생성실험은 두 가지 데이터 셋으로 진행되는데 MovieLens, E-Commerce 데이터 셋에 대해 실험한다.본 논문에서 언급

2021년 12월 29일
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Recommendation System Survey

추천 시스템에 대한 survey 논문.추천 시스템 분야의 개요를 제시하고, 세 가지 클래스로 분류되는 현재 세대의 추천 알고리즘에 대해 설명함content based collaborativehybrid추천 시스템의 역사는 인지 과학, 근사 이론, 정보 검색, 예측 이론

2021년 12월 29일
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K-Means 분류법을 이용한 토지피복

LULC - K-means Classification

2021년 7월 18일
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HTML list and div tag

HTML list와 div tag

2021년 6월 19일
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Basic HTML tags and Resources

기본적인 HTML 태그와 주석 처리

2021년 6월 19일
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Setup and getting started

기초 중의 기초, HTML 시작

2021년 6월 19일
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