Day41 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? Data EDA 오늘 하지 못한 것들 Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems 리딩 NGCF 구현 내일은 어떤 것을 할까? Matrix Factorization Techniques for R...

P Stage 2 : Project Day 1 Day 1 list 대회 Data EDA NGCF 적용 대비해서 Graph 변형 코드 작성 대회 데이터 EDA 이번에도 저번처럼 대회 데이터 EDA를 진행했습니다. 다른 캠퍼분께서 기본적인 EDA를 제공해주셨으나 좀 더 스토리라인을 잡은 EDA를 작성했기 때문에 이번에도 공유를...

Day40 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? 추천 Basic 10강 정리 오늘 하지 못한 것들 Matrix Factorization Techniques for Recommender System 논문 리딩 내일은 어떤 것을 할까? Matrix Factorization Techniques for Re...

RecSys : Bandit for Recommendation Multi-Armed Bandit (MAB) One-Armed Bandit 카지노의 슬롯머신을 돌리는 상황 one-armed를 외팔이 강도라고 하는데, 좀 더 이해를 돕고자하면 확률이 일정한 슬롯머신을 돌리는 상황임 예를 들면 동전 던지기 ...

RecSys : DeepCTR CTR Prediction 서비스에서 가장 중요하게 바라보는 것은 CTR을 예측하는 것 CTR예측의 정확성은 매출 향상에 직결되는 요소라 광고 서비스에서 자주 활용됨 현실 CTR 데이터의 한계 High Sparsity non-linear association ...

Day38 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? 추천 Basic 8강 정리 Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 오늘 하지 못한 것들 Matrix Factorization Techniques for Recommender System 논문 리...

RecSys : Context-aware Recommendation(GBM) Gradient Boosting Machine (GBM) Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine Paper: Greedy Function Approximation: A Gradient Boosti...

RecSys : Context-aware Recommendation(FM, FFM) What is Context-aware Recommendation 문제점과 해결책 기존의 추천 시스템 방식 유저 관련 정보 아이템 간련 정보 유저-아이템 상호작용 기존의 추천 방식은 유저, 아이템...

Day36 Review 당신은 오늘 하루 어떻게 살았나요? 추천 Basic 7강 정리 NGCF 논문 리뷰 오늘 하지 못한 것들 Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets 논문 리딩 내일은 어떤 것을 할까? Efficient Estimation of Wo...

RecSys : Recommender System with RNN RNN과 추천 시스템 Session based 추천에서 자주 사용되는 아이디어 session은 일련의 과정에 따라서 유저이 현재 선호하는 정보를 처리해야 할 필요가 있음 GRU4Rec Session-based Recommendati...