728x90 ngcf2 LightGCN 논문 리뷰 Abstract 협업필터링에 대해서 GCN은 최신 알고리즘이다. 그러나 추천에 대해서 GCN의 경우 이유를 납득할만하지 못했고 해당 논문에서 GCN의 2가지 특징, feature transformation과 nonlinear activation들이 협업필터링 성능에 크게 기여하지 않는다는것을 확인했다. 더 최악인것은 이들을 추가했을 경우 학습이 더 어려워지고 추천 성능은 더 떨어졌다. 해당 논문에서는 GCN을 간소화해서 간결하고 정확한 LightGCN모델을 제안했다. 특히 LightGCN은 user-item interaction graph에서 선형적으로 전파하면서 user, item Embedding을 학습시켰고 모든 레이어에서 학습 된 임베딩의 가중치 합을 최종 임베딩으로 사용했다. Introducti.. 2021. 3. 29. Neural Graph Collaborative Filtering 2020년 3월에 발표된 Neural Graph Collborative Filtering 논문을 핵심적인 부분에 대해서만 정리해보려고한다. 궁금한점이나 틀린점이 있다면 언제나 태클 환영합니다!! 해당 그림은 user-item 상호작용 그래프와 해당 논문에서 강조하고 있는 high-order connectivity를 보여주는 figure이다. 오른쪽 그림은 user1을 target으로해서 user1에게 상품을 추천하기위한 figure를 나타낸다. 왼쪽 그림을 바탕으로 오른쪽 그래프를 만들 수 있다. 예를 들어서 u2 -> i2 -> u1와 같이 edge로 연결되어있는것을 방향성으로 파악해내는것이다. 즉 u1과 u2사이에는 행동 유사성이 있다고 볼 수 있다는 것이다. 또한 i4 -> u2 -> i2 -> u.. 2021. 2. 5. 이전 1 다음 728x90
