CF2 [Recommender System] - Graph Convolutional Matrix Completion 번역 & 리뷰 1. Intro 이 논문은 recommender system에서의 matrix completion 문제를 "link prediction on graph" 관점으로 바라본 내용을 서술하고 있다. 핵심 아이디어를 하나 예로 들면, user-item rating matrix를 user-item의 이분그래프로 표현할 수 있다는 것이다. 그리고 이를 graph auto-encoder 프레임워크에 응용하는 것을 제안한다. 논문에서 표현한 전체적인 그림은 아래와 같다. 2. Matrix completion as link prediction in bipartite graphs 그래프로 기존의 Rating Matrix를 표현하는 방식은 다음과 같다. W는 User와 Item의 집합을 나타내는 기호이고, E는 Edge 정.. 2020. 12. 29. [Recommender System] - Python으로 Matrix Factorization 구현하기 Matrix Factorization 혹은 Matrix Complementation과 관련된 수많은 변형 알고리즘들이 존재한다. 하지만 본질적으로는 행렬을 분해하고 분해한 행렬을 변수로써 학습하는 것이다. 업데이트 방법에 따라 NNMF, ALS 등으로 나뉘고, cost를 정의하는 방식에 따라 Implicit, explicit data를 처리하는 다른 알고리즘이 된다. 그래서 본질을 제대로 이해하고 있다면, 최근 Kaggle 등에서 유행하고 있는 여러 Matrix Factorization의 최신 알고리즘도 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있다. 본 포스팅에서는 Python 코드를 이용하여 banila-MF를 구현할 것이다. (Matrix Factorization에 대한 이론적 설명 참고) 1. Basic .. 2018. 8. 1. 이전 1 다음
