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AI 공부 기록 블로그
[논문 리뷰] MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
본 논문은 2019년에 ACM International Conference on Multimedia에서 발표되었으며, Micro-video 데이터에 포함된 multi-modal data(시각, 음성, 텍스트 데이터)를 GCN에 적용하여 기존 추천 시스템 모델에서 좋은 성능을 보였습니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오역이 있을 수 있습니다. 이에 대해서 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 0. Background knowledge 먼저, Multi-modal learning이란 변수의 차원이 각기 다른 데이터(modality)가 여럿이 모여 동시에 학습하는 방법을 말합니다. 주로 인간의 감정인식, 행동 인식 분야에서 활발히 연구되지만, 추천시스템에서도 다양한 modality (이미지, 텍스트, ..
[논문 리뷰] Neural Graph Collaborative Filtering
최근 graph를 활용한 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이번에는 "Neural Graph Collaborative Filtering" 논문을 리뷰해보고자 합니다. 본 논문은 2019년 international ACM SIGIR conference에 게시된 논문으로 여기를 통해 확인 가능합니다. 논문의 리뷰는 저의 주관적인 해석과 오역이 있을 수 있습니다. 이에 대해서 댓글 남겨주시면 감사하겠습니다 :) 1. Introduction 추천시스템에서 사용되는 Collaborative filtering(CF) 방법은 행동의 유사성(behaviorally similar)을 가진 유저들이 비슷한 아이템을 선호할 것이라고 가정한다. 일반적으로 CF 모델을 학습하기 위해서는 다음과 같은 2가지 핵심..