SOTA(State-Of-The-Art) 추천 시스템의 근간이 되는 방법론 앞서 참고로 여기서의 SOTA(State-of-The-Art)의 의미는 '최고의 성능을 내는' 정도로 해석하면 된다. Matrix Factorization [출처] https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Matrix_factorization.png, Xianteng 사용자와 아이템의 저차원 표현을 학습하는 것으로 볼 수 있으며, 명시적인 feature를 사용하지 않고도 잠재 표현을 학습하기 때문에 흔히 latent factor model이라고 부른다. $$ R \approx \gamma_U \times \gamma_I^T $$ $R$: Sparse한 사용자와 아이템 상호작용 행렬 $\gamma_U$..
추천 시스템의 핵심이 되는 여러 방법론
SOTA(State-Of-The-Art) 추천 시스템의 근간이 되는 방법론 앞서 참고로 여기서의 SOTA(State-of-The-Art)의 의미는 '최고의 성능을 내는' 정도로 해석하면 된다. Matrix Factorization [출처] https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Matrix_factorization.png, Xianteng 사용자와 아이템의 저차원 표현을 학습하는 것으로 볼 수 있으며, 명시적인 feature를 사용하지 않고도 잠재 표현을 학습하기 때문에 흔히 latent factor model이라고 부른다. $$ R \approx \gamma_U \times \gamma_I^T $$ $R$: Sparse한 사용자와 아이템 상호작용 행렬 $\gamma_U$..
2022.03.27