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[Recommender System] - MovieLens 데이터셋으로 MultiSAGE의 Context Query 구현하기 - 2Recommender System/추천 시스템 2021. 9. 15. 17:23
지난 포스팅에 이어, 이번에는 MultiSAGE 알고리즘을 코딩해보자. 모든 실행코드를 보려면 이곳을 참고하자. 그리고 모델 자체에 대한 설명, 혹은 논문에 대한 리뷰는 (링크)를 참고하면 된다. Context Query in MultiSAGE MultiSAGE 알고리즘은 GraphSAGE에 GAT(설명 참고)를 적용한 것이라고 할 수 있다. GAT를 한 문장으로 요약하면, Attention 방식으로 그래프 자료구조의 Convolution 연산을 aggregate 하는 것이다. 아래의 그림을 참고하자. 그리고 PinSAGE의 후속 연구인 MultiSAGE의 구조는 PPR 기반의 Random Walk 샘플링으로 Sub-graph를 생성하는 것으로 시작한다. 여기에 Attention 개념을 적용한 뒤, 노드..
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[Recommender System] - MovieLens 데이터셋으로 MultiSAGE의 Context Query 구현하기 - 1Recommender System/추천 시스템 2021. 9. 14. 18:55
GNN with Context Query (from MultiSAGE) 최근 GNN 관련 기술을 계속 공부중인데, 가장 언급이 많이 되는 논문 중에 하나가 바로 PinSAGE, 그리고 후속으로 MultiSAGE라는 알고리즘을 다루는 [Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems] 논문이다. 이 방법은 GraphSAGE의 기본 골격에서 PPR(Personalized Page Rank) + RW(Random Walk) 기반으로 효과적인 샘플링 기법을 추가한 알고리즘인데, MultiSAGE 라는 후속 연구에서는 Context Query 라는 것을 제안하기도 하였다. Context Query 라는 개념은 보통 조건부 검색이나 모델 ..
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[Recommender System] - GCN과 MultiSAGE 알고리즘Recommender System/추천 시스템 2021. 7. 26. 15:04
본 포스팅은 2020년에 발표한 MultiSAGE 알고리즘(MultiSage: Empowering GCN with Contextualized Multi-Embeddings on Web-Scale Multipartite Networks)의 내용을 GCN의 대략적인 히스토리와 함께 엮어낸 것이다. 기술의 주제 자체가 추천시스템인 만큼, 추천시스템과 관련된 내용만을 다루고 있으며 꽤나 많은 부분의 내용을 포스팅 최 하단의 링크들을 참고하여 작성하였다. 1. GCN (Graph Convolutional Neural network)의 개요 1) GCN의 특징 Graph Neural Network는 서로간의 연결관계를 갖고 있는 데이터를 Computer Science 영역의 그래프 표현 방법으로 잘 나타내기 위해 ..
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독서 요약 : <처음 주식> - 17 (유상증자)Others/스터디로그 & 기타 2021. 6. 21. 15:37
http://www.yes24.com/Product/Goods/95785188 이라는 책을 독서중이다. 주식의 'ㅈ'자도 모르는 주린이가 기초 용어와 개념을 정리하고 싶어서 구매한 책이다. 본 포스팅은 이를 요약한 내용으로, 주관적인 감상을 덧붙여 작성하는 포스팅임을 미리 알린다. 일반적으로 유상증자는 회사가 돈이 모자란 상태에서 자금을 충당하기 위해 하는 것이다. 만약 어떤 기업이 자금난을 겪고 있는 상황에서 자금 충당을 목적으로 유상증자를 했다면, 기존 주주가 100명이었다면 증자 이후에는 150명, 200명이 될 수 있는 것이다. 그러나 대한항공이라는 기업 자체의 파이는 변화가 없기 때문에 기존 주주들 입장에서는 나의 몫이 작아진다고 할 수 있다. 이런 상황을 '지분 희석'이 된다고 하고, 따라서 ..
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독서 요약 : <처음 주식> - 16 (퍼센트 수익률의 해석)Others/스터디로그 & 기타 2021. 6. 13. 12:37
http://www.yes24.com/Product/Goods/95785188 이라는 책을 독서중이다. 주식의 'ㅈ'자도 모르는 주린이가 기초 용어와 개념을 정리하고 싶어서 구매한 책이다. 본 포스팅은 이를 요약한 내용으로, 주관적인 감상을 덧붙여 작성하는 포스팅임을 미리 알린다. 수익과 손실을 측정하는 가장 대표적인 방법은 퍼센트 수익률이다. 퍼센트 수익률이란 (끝 가격 / 시작 가격 * 100 - 100) 이다. 여기서 흔히 생각하기 쉬운 오류가, 첫날 10% 상승한 뒤 다음날 10% 하락하는 경우, 수익률이 0%가 된다고 생각하는 것이다. 하지만 복리의 법칙을 생각해보면, 기본금이 100만원 이었다면 이틀 뒤에는 99만원이 된다는 것을 알 수 있다. 그래서 이틀 뒤 퍼센트 수익률은 -1%가 된다. ..
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독서 요약 : <처음 주식> - 15 (시간 외 특수주문)Others/스터디로그 & 기타 2021. 6. 12. 15:14
http://www.yes24.com/Product/Goods/95785188 처음 주식 신한금융투자, 애널리스트 출신 유튜버 챔!그녀가 알려주는 당신의 ‘첫’ 주식 투자 주식 투자란 무엇일까? 최근 월급만으로 경제적 자유를 얻기가 점점 어려워지면서, 주식 투자에 대한 관심 www.yes24.com 이라는 책을 독서중이다. 주식의 'ㅈ'자도 모르는 주린이가 기초 용어와 개념을 정리하고 싶어서 구매한 책이다. 본 포스팅은 이를 요약한 내용으로, 주관적인 감상을 덧붙여 작성하는 포스팅임을 미리 알린다. 주식장이 끝나고 악재가 터지는 상황을 생각해보자. 이 경우, 주식장이 열리기까지 기다린다면 대응이 많이 늦을 수도 있다. 그래서 정규거래 외에 특수주문 이용을 알아야 한다. 특수 주문을 이해하기 위해 리마인드..
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[Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems] 번역 & 리뷰Recommender System/논문 및 블로그 리뷰 2021. 6. 3. 16:05
원문 보기 : https://arxiv.org/abs/1806.01973 Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems Recent advancements in deep neural networks for graph-structured data have led to state-of-the-art performance on recommender system benchmarks. However, making these methods practical and scalable to web-scale recommendation tasks with billions of items a arxiv.org 0. Abstract 최근 추천시스템..
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독서 요약 : <처음 주식> - 14 (차트 보는 법, 이동평균선과 RSI)Others/스터디로그 & 기타 2021. 6. 3. 14:22
http://www.yes24.com/Product/Goods/95785188 처음 주식 신한금융투자, 애널리스트 출신 유튜버 챔!그녀가 알려주는 당신의 ‘첫’ 주식 투자 주식 투자란 무엇일까? 최근 월급만으로 경제적 자유를 얻기가 점점 어려워지면서, 주식 투자에 대한 관심 www.yes24.com 이라는 책을 독서중이다. 주식의 'ㅈ'자도 모르는 주린이가 기초 용어와 개념을 정리하고 싶어서 구매한 책이다. 본 포스팅은 이를 요약한 내용으로, 주관적인 감상을 덧붙여 작성하는 포스팅임을 미리 알린다. 1. 봉차트 차트를 구성하는 모양이 봉처럼 생겼다고 하여 봉차트라고 하며, 영어로는 candle chart 라고 한다. 주식 시장의 변하는 가격을 압축하여 봉 하나로 표현하는 것이다. 시가(시작 가격)보다 종..
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[CS224W: Machine Learning with Graphs 강의 내용 요약 - 2]Programming & Machine Learning/CS224W 강의요약 2021. 6. 1. 16:49
http://web.stanford.edu/class/cs224w/ CS224W | Home Content What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological systems. This course focuses on the computational, algor web.stanford.edu 본 포스팅은 CSS224W 강의를 들으며 필요한 내용을 요약한 것이다. 필자 주관적으로 필요한 부분만 요약되어 있으니, 참고하길 ..
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[CS224W: Machine Learning with Graphs 강의 내용 요약 - 1]Programming & Machine Learning/CS224W 강의요약 2021. 6. 1. 16:42
http://web.stanford.edu/class/cs224w/ CS224W | Home Content What is this course about? Complex data can be represented as a graph of relationships between objects. Such networks are a fundamental tool for modeling social, technological, and biological systems. This course focuses on the computational, algor web.stanford.edu 본 포스팅은 CSS224W 강의를 들으며 필요한 내용을 요약한 것이다. 필자 주관적으로 필요한 부분만 요약되어 있으니, 참고하길 ..