AI 공부 기록 블로그

본 논문은 2018년 아마존에서 발표되었으며, 유저가 특정 상품에 대한 반복 구매 상품을 추천하기 위해 딥러닝이나 그래프 마이닝 같은 신경망 기반의 모델을 사용한 것이 아닌, 통계 모델링으로 유저의 반복 구매 특성을 표현하였습니다. 이를 통해 실제 아마존 웹 사이트의 "personalized recommendations page" 에 적용한 결과 클릭 전환율이 7% 이상 증가하였다고 합니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오역이 있을 수 있습니다. 잘못된 부분이 있다면 댓글을 통해 피드백 남겨주시면 감사하겠습니다. :)1. 소개E-Commerce에서 고객이 직접 사용하거나 소비하기 위해 구매하는 소비재 상품의 경우 고객의 반복 구매 특성을 확인할 수 있습니다. 특히 반복 구매 가능 상품의 경우 고객..

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 KDD 워크샵 중 Industrial Recommendation Systems에서 발표되었으며, 아마존의 대규모 상품 유사도를 식별하기 위해 사용한 딥러닝 기반의 방법론과 상품 유사성 서비스에 대한 전반적인 내용을 다루었습니다. 논문의 리뷰는 제가 이해한 내용을 바탕으로 작성하였으며, 오역이나 잘못된 내용이 있다면 지적해주시면 감사하겠습니다 :) 1. Introduction 아마존에서 유사 상품 식별은 대체 상품 추천, 비슷한 상품 추천, 유사 상품 검색 등 다양한 분야에서 응용되어 사용되고 있습니다. 아래 그림의 (a)의 경우 고객이 핸드폰 케이스를 구매하려 할 때, 재고가 남아있지 않은 경우 사용자가 원했던 상품의 이미지, 제목, 설명 정보 등을 반영하여 이와 유사한 핸드폰 케이..