Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- graph
- graph recommendation
- 문장임베딩
- Sequential Recommendation
- PinSAGE
- GCN
- Recommendation System
- sentence BERT
- Multi-Modal
- 시계열 추천시스템
- 그래프 임베딩
- side information
- 시퀀셜 추천시스템
- 아마존 추천시스템
- DIF-SR
- collaborative filtering
- multi modal recommendation
- Graph Embedding
- sentence embedding
- 머신러닝
- UltrGCN
- Sequential Recommendation System
- 딥러닝
- BERT4Rec
- 추천시스템
- Recommender System
- SASrec
- VATT
- SBERT
- LightGCN
Archives
- Today
- Total
목록PinSAGE (1)
AI 공부 기록 블로그
[논문 리뷰] Graph convolutional neural networks for web-scale recommender systems (Feat. GraphSAGE)
본 논문은 2018 ACM SIGKDD에서 발표되었으며, 대규모 아이템을 보유한 Pinterest에서 그래프 임베딩을 활용해 새로운 아이템을 추천하기 위해 제안된 논문입니다. 해당 논문의 경우 이전에 등장한 GraphSAGE로부터 파생되어 추천시스템 도메인에 맞게 설계되었으며 요기요, 우버이츠 등 현업에서도 사용한 방법입니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오류 내용이 포함될 수 있습니다. 이 부분에 대해 지적해주시면 감사하겠습니다:) 1. Introduction 그래프 기반의 딥러닝 모델은 사용자-아이템 간의 연결구조를 학습하여 추천시스템 태스크에서 SOTA의 성능을 보였습니다. Graph Convolutional Networks(GCN)의 경우 컨볼루션 연산을 통해 그래프의 이웃 노드 정보를 반..
논문 리뷰
2022. 10. 31. 16:35