Recommender2 [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. Python으로 Custom Sparse Matrix 생성하기 파이썬은 sparse-matrix를 만들기 위한 훌륭한 라이브러리들을 가지고 있다. one-hot encoding 역시 코드 1~2줄이면 간단하게 사용이 가능하다. 하지만 추천 시스템과 같이 대용량의 sparse-matrix를 처리하거나, Factorization Machine 같은 알고리즘을 사용하는 경우, scikit-learn이나 pandas가 제공하는 dummy encoder 만으로는 부족한 경우가 많다. 모델의 Input 타입이 idx:value 와 같은 text file로 구성되어 있는 경우에 해당한다. 추천 시스템의 경우는 대부분 extreme-sparse matrix를 생성하기 때문에, 학습의 batch시에 hashing으로 idx:value를 지정해 주는 것이 일반적이다. 이렇게 구조를 .. 2018. 12. 8. 이전 1 다음
