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본 논문은 2021년 CIKM 에서 발표되었으며, 기존에 제안되었던 GCN 기반의 추천 알고리즘인 LightGCN을 수식적으로 더 간소화하여 많은 유저 수와 아이템 수를 가진 현업에서도 적용이 가능하도록 제안된 논문입니다. 해당 논문을 더욱 쉽게 이해하기 위해 이전에 연구되었던 NGCF(이전 정리), LightGCN(이전 정리)의 정리된 내용을 먼저 보시길 추천해 드립니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오역이 있을 수 있습니다. 잘못된 부분이 있다면 댓글을 통해 피드백 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 1. Introduction 이전 연구를 통해 GCN(Graph Convolutional Network) 기반의 추천 모델은 전통적으로 사용되었던 CF(Collaborative Filtering) 기..

본 논문은 2020년 SIGIR conference에서 발표되었으며, 그래프를 접목한 Collaborative Filtering 방식의 추천 시스템 논문입니다. 기존의 그래프 기반 추천시스템에서 불필요한 요소들은 제거하고 추천에 필요한 요소만 사용해 가벼우면서도 좋은 추천 성능을 보인 논문입니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오역이 있을 수 있습니다. 이에 대해서 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 1. Introduction 먼저 Collaborative Filtering(CF)은 비슷한 행동을 가진 유저들이 비슷한 아이템을 선호할 것이라는 가정으로 추천시스템에서 널리 사용되는 방법입니다. CF는 유저와 아이템 각각의 임베딩 벡터를 생성하고, 내적을 통해 유저가 선호할만한 아이템의 스코어를 계..