앞구름기

2024.07.02 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (2) GNN 기반2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업alsrudalsrudalsrud.tistory.com .　〃∩ ∧＿∧ 　⊂⌒(　･ω･) 　　＼_ っ♥c   목차1. GCN2. GAT3. NGCF GCN (Graph Convolutional Network)· 그래프에서 CNN 처럼 커널 또는 필터를 이용하여 convolution 연산을 수행하여 그래프의 내재된 정보..

2024.07.01 - [AI] - 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템 추천 시스템 연구 동향 분석하기 (1) 기존 추천 시스템/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에alsrudalsrudalsrud.tistory.com .╭ ◜◝ ͡   ◜◝ (        ´ㅅ`   ) ╰ ◟ ◞ ͜     목차1. 배경2. GNN 기반 추천 시스템에 대한 간략한 소개  배경 · 기존 추천 시스템에 관한 연구는 전통적인 협업 필터링(CF) 및 행렬 분해(MF) 기반..

/) /) *´ㅅ`) づ 목차1. 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)2. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)3. 딥러닝 기반  1. 콘텐츠 기반 필터링 (CBF) · 1980년대 주로 사용 · 데이터가 없는 신규 사용자에게도 아이템 추천 가능 (그러나 자신의 과거 구매 이력이 부족할 경우 추천의 성능을 보장할 수 없으며, 구매 이력과 프로필 정보가 모두 존재하지 않는다면 콘텐츠 기반 접근 방식 추천 시스템을 구현하는 것이 불가능)· 아이템에 대한 세부 정보를 토대로 사용자가 과거에 소비했던 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 추천해주는 방식 · 일반적으로 아이템을 벡터 형태로 표현 후 유사도 계산 (원 핫 인코딩과 임베딩 방식 사용)  2. 협업 필터링 (CF)..