# Recommender System

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[Survey] 추천시스템 라이브러리 비교

작성자: 강지우 이번 시간엔 간단하게 추천시스템을 구현할 수 있는 라이브러리들을 비교해보았습니다. 대부분 베이직한 CF의 Neighborhood model, Matrix Factorization model들이 구현되어있습니다. Koren의 두 논문 Koren:20

2021년 6월 27일
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[Paper Review] (2020, ACM) Time to Shop for Valentine's Day: Shopping Occasions and Sequential Recommendation in E-commerce

논문: https://www.hongliangjie.com/publications/wsdm2020.pdfE-commerce에서의 추천e-commerce에서 고객들은 최근의 행동이나 기본적으로 가지고 있는 선호와 관련이 없는 구매를 하기도 한다. 예를 들어 6월

2021년 6월 23일
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[Paper Review](2020, Ruoxi Wang) DCN V2: Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems

작성자: 오진석Feature engineering 많은 예측 모델에서 중요한 과정 및 역할을 하고 있지만, 복잡하고 직접 하나하나 진행해야 한다는 exhaustive search와 같은 과정을 거쳐야 한다는 단점이 있습니다.딥러닝 모델은 학습하는 과정에 있어, feat

2021년 6월 16일
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[Survey] Conversational Recommender System

작성자: 박지은추천시스템은 상황에 따른 데이터를 토대로 유저가 원하는 아이템을 찾도록 도와주는 시스템입니다. 최근의 연구들은 유저의 과거 행동을 기반으로 선호도를 예측하거나 일련의 제안을 도출하는 일방향의 one-shot interaction paradigm을 가집니다

2021년 6월 16일
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A/B 테스트 톺아보기

A/B 테스트를 천천히 톺아보도록 한다.

2021년 6월 10일
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Learning To Rank

Learning To Rank 관련 자료

2021년 5월 27일
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[Paper Review] (2018, KDD) Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender System

작성자: 이예지 Pinterest + GraphSage = PinSageYing, Rex, et al. Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mi

2021년 5월 27일
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[Paper Review] (2015, ACM) Context-Aware Event Recommendation in Event-based Social Networks

.jpg) Context-Aware Event Recommendation in Event-based Social Networks (2015, RecSys) 작성자 : 이혜린, 장아연 ABSTRUCT Event recommendation은 Cold Start 문제를

2021년 5월 26일
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Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender System

투빅스 15기 추천시스템세미나) PinSage 리뷰, 이예지

2021년 5월 24일
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[Paper Review] (2018, KDD) Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb

작성자 : 장아연 & 이성범 1. INTRODUCTION ![](https://images.velog.io/images/tobigs-recsys/post/530ed6a0-d72a-43d0-b6ba-c38cf3e3e416/%EC%8A%AC%EB%9D%BC%EC%9D%B

2021년 5월 24일
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[Paper Review] (2014, RecSys) Beyond Clicks Dwell Time for Personalization

작성자: 이원도 추천시스템에서 개인화는 유저의 서비스 이용시간을 늘려 수익 창출로 이어집니다. 전통적으로 많이 사용된 유저의 feedback 정보는 user-item rating과 click through rate(CTR)이 있습니다. use

2021년 5월 18일
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[Paper Review] (2019, ACM) BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representation from Transformer

작성자: 박지은 추천시스템에서 쓰이는 NLP 모델 중 Transformer 등의 기존의 Unidirectional Model은 시퀀스를 왼쪽에서 오른쪽의 순서로 읽어가며 빈 칸을 예측합니다. 그러나 추천시스템의 경우에는 자연어와 달리 natural order가 존재하지

2021년 5월 16일
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[Code Review] (2018, IEEE) Self-Attentive Sequential Recommendation (SASRec)

작성자: 고유경앞선 논문 리뷰 게시물에 이어서 이번에는 SASRec을 Pytorch로 구현한 코드를 리뷰하겠습니다. 구현된 코드는 이 깃헙에서 만나보실 수 있습니다. 참고로 Tensorflow로 구현된 코드는 논문 저자의 깃헙에서 만나보실 수 있으며, 파이토치와 텐서플

2021년 5월 16일
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[Paper Review] (2018, IEEE) Self-Attentive Sequential Recommendation (SASRec)

작성자: 이예지 Overview 해당 논문은 기존의 sequential recommender인 Markov Chains(MC)과 RNN 계열의 단점을 동시에 보완하고자 하였습니다. 이를 위해 당시 NLP task에서 sota인 Transforme

2021년 5월 15일
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[Paper Review] (2019, AAAI) Session-Based Recommendation with Graph Neural Networks

작성자: 김현지 1. Introduction 1.1 Session-based Recommendation 기존 추천 시스템은 대부분의 유저 프로필과 과거 행동 데이터들이 끊임없이 저장된다고 가정한다. 하지만 실제 서비스에서는 유저의 신원을 모를 수도 있고,

2021년 5월 15일
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[Paper Review] (2009, IEEE) Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS Yehuda Koren, Yahoo Research Robert Bell and Chris Volinsky, AT&T Labs—Research(2009) 1. Reco

2021년 5월 15일
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[Paper Review] (2019, ACM) Neural Graph Collaborative Filtering

작성자 : 이혜린 Neural Graph Collaborative Filtering (2019, ACM) 1. Introduction Recommender system은 크게 Content-based Filtering과 Collaborative Filtering으로

2021년 5월 7일
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[Code Review] (2017, Xiangnan He) Neural Collaborative Filtering

[코드 출처] (https://github.com/hexiangnan/neuralcollaborativefiltering) Neural Collaborative Filtering의 저자가 직접 구현한 코드이다. NeuMF.py ncf 모델 구현되어있음. wit

2021년 5월 6일
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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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