Side-information을 사용하는 추천 시스템 기존 CF(Collaborative Filtering)의 한계 지금까지 논의한 CF의 기본적인 가정은 상호작용 데이터로부터 사용자와 아이템 간의 숨겨진 패턴을 찾아내고 이를 추천에 활용하는 것이다. 즉, 상호작용 데이터로부터 학습된 잠재적인 사용자($\gamma_u$) 또는 아이템 feature($\gamma_i$)가 기존에 존재하는 명시적인 feature를 대체할 수 있다는 접근 방식이다. 그러나 이러한 CF의 기본적인 가정이 성립하지 않는 추천 시나리오도 존재한다. 추천 결과가 왜 이렇게 나오는지에 관한 interpretability를 요구하는 시나리오, user-item 추천이 아닌 친구 추천 또는 데이터 앱 매칭 등 social recommen..