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논문명 : Neural Collaborative Filtering 저자명 : Xiangnan He, Lizi Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, Tat-Seng Chua 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1708.05031 본 논문에서는 recommandation problem에서 딥러닝 기반 모델의 활용 가능성을 보이고자 한다. 특히 현재 collaborative filtering에서 널리 사용되고 있는 Matrix Factorization 모델은 user-item 상호작용을 linear하게만 표현하기 때문에 implicit feedback에서의 상호작용을 잘 설명할 수 없음을 주장하며, 이에 대한 대안으로 deep neural networks..

논문명 : Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 저자명 : Yehuda Koren, Robert Bell and Chris Volinsky 파일 링크 : https://datajobs.com/data-science-repo/Recommender-Systems-[Netflix].pdf 본 논문에서는 Matrix Factorization(MF) 모델이 CF 방식에서 성능이 뛰어난 모델임을 보인다. MF의 원리와 기초적인 수식을 제시한 후 MF의 정확도를 높이기 위해 평점 이외에 다양한 정보를 MF 수식에 적용할 수 있는 방법에 대해 소개한다. ✏️ 논문 내용 요약 1. Collaborative filtering에서 MF은 높은 성능을 보이고 있다..