# Recommendation System

19개의 포스트

추천화 시스템 01. 기초

추천화 시스템 공부 정리

2021년 6월 13일
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추천 시스템이 가지는 의의?

나도 한참 모자라지만, 누군가 질문을 했다."추천 시스템이 그렇게 목숨 걸고 개선해야 할 분야일까?"우선 많은 연구실에서, 그리고 기업에서 연구를 하고 있으니 당연히 중요하단 생각에"그럼, 컨텐츠 싸움인데 당연히 중요하지. 내가 보기 싫은 영상만 추천하면 누가 그 플랫

2021년 6월 5일
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[paper review] Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations

투빅스 추천시스템 심화세미나 논문 리뷰 발표

2021년 5월 4일
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[paper review] Field-aware Factorization Machines for CTR prediction

투빅스 추천시스템 심화세미나 논문 리뷰 발표

2021년 5월 4일
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[paper review] Wide&Deep Learning for Recommendation Systems

투빅스 추천시스템 심화세미나 논문 리뷰 발표

2021년 5월 4일
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RS Paper Review: COLD - Towards the Next Generation of Pre-Ranking System

뒷전 취급 받아왔던 pre-ranking system을 개혁하겠다!는 논문 COLD입니다.

2021년 3월 30일
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RS Paper Review: Behavior Sequence Transformer for e-commerce Recommendation in Alibaba

paper review of Behavior Sequence Transformer for e-commerce Recommendation in Alibaba

2021년 3월 24일
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RecSys Paper Review: Wide & Deep Learning for Recommender System

Google에서 2016년에 발표한 paper Wide & Deep Learning for Recommender Systems의 review입니다.

2021년 3월 17일
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RecSys Paper Review: AutoRec

AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering paper review

2021년 3월 15일
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Recommendation System

딥러닝의 여러 분야 중, 가장 큰 관심을 가지고 있는 Recommendation System을 공부하고 내용을 정리하기 위한 Series입니다.

2021년 3월 15일
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[논문] Neural Graph Collaborative Filtering

유저와 아이템의 벡터 표현(임베딩)은 현대 추천 시스템에서 매우 중요하다. 고전적 MF부터 현대 딥러닝을 활용한 방법론까지, 대부분의 임베딩은 유저/아이템을 설명하는 pre-existing features(ID, attributes, etc...)로 매

2021년 2월 26일
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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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추천 시스템(Recommendation System) 개요

[Post No.001] 추천 시스템(Recommendation)에 대한 소개 및 개요

2020년 8월 8일
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