Recommendation2 [Paper review] GLocal-K: Global and Local Kernels for Recommender Systems https://arxiv.org/pdf/2108.12184v1.pdf Abstract GLOCAL-K(Global-Local Kernel-based matrix) : 추천시스템에 많이 쓰이는 high-dimensional sparse user-item matrix를 중요한 feature만 뽑은 low-dimensional space로 나타내는 알고리즘 현재까지의 추천시스템 알고리즘에서 가장 좋은 성능을 보임. 두가지 stage로 이루어짐 stage 1 : Pre-training with Local Kernelised weight matrix (대충 한번 train시키고) stage 2 : Fine-tuning with Global Kernel based matrix (더 정확하게 tuning하고) GLO.. 2022. 3. 21. Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems 논문정리/코드구현 Introduction recommdation system의 변화 step 1 : product을 classification에서 비슷한 user가 들어있는 카테고리의 product을 추천해줌 ex) Neighborbood methods, latent factor methods step 2 : user가 product에 대해 관심을 가질 probability를 예측해서 추천해줌 ex) linear and logistic regression, deep networks Deep Learning Recommendation Model (DLRM) : 두 방법을 합친 방법 ! DLRM에 쓰인 기법들 Embeddings : categorical data를 one-hot vector를 사용해 기계가 이해할 수 있는 숫.. 2021. 9. 13. 이전 1 다음
