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
- GCN
- SBERT
- 시퀀셜 추천시스템
- 머신러닝
- multi modal recommendation
- Recommendation System
- Sequential Recommendation System
- 시계열 추천시스템
- PinSAGE
- 문장임베딩
- 반복 구매
- VATT
- 추천시스템
- 딥러닝
- Graph Embedding
- BERT4Rec
- sentence embedding
- DIF-SR
- Multi-Modal
- sentence BERT
- graph recommendation
- side information
- UltrGCN
- Sequential Recommendation
- 아마존 추천시스템
- collaborative filtering
- graph
- LightGCN
- 그래프 임베딩
- Recommender System
Archives
- Today
- Total
목록graph recommendation (1)
AI 공부 기록 블로그

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
2022. 4. 5. 16:42