728x90 반응형 CF3 [CS224W] GNN for RecSys (3) - NGCF (Neural Graph Collaborative Filtering) Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)Overview기존의 collaborative filtering (CF)은 shallow embedding을 이용하기 때문에- 그래프 구조를 반영하지 못함- 모델 학습이 high-order graph structure를 포착하지 않음위 그림을 보자.왼쪽 그림은 3명의 user와 5개의 item의 상호작용이 있는 이분그래프이다.$u_1$이 target user라 하자. 기존 CF은 $u_1$와 직접 연결된 $i_1, i_2, i_3$의 item만 포착한다.그런데 $i_2$는 $u_2$와도 연결되어 있고, $i_3$은 $u_3$와도 연결되어있다.그러나 shallow embedding은 이러한 관계는 포착하지 못한다.실제 user-i.. 2024. 11. 8. [CS246] RecSys (3) - Collaborative Filtering (CF) Collaborative FilteringContent-based 방법은 다른 user의 정보를 이용하지 않고 item profile을 이용했다. (user profile도 사실상 item profile에서 만들었음). Collaborative Filtering(CF)은 다른 user의 정보를 이용하여 item을 추천해주는 방법이다. 이 방법은 item이나 user profile을 만들지 않는다. 대신에 utility matrix의 row/column을 이용한다. user-user collaborative filtering과 item-item collaborative filtering 이렇게 2가지 방법이 존재한다.User-User Collaborative Filteringuser X의 rating과 유.. 2023. 10. 13. [Clustering] BIRCH Algorithm Basic Concepts of BIRCHBIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies) Clustering Feature Tree(CF-Tree)를 점진적으로 증가시켜 데이터의 계층을 구성한다.(1) 데이터를 scan하여 CF tree를 구성한다.(2) arbitrary clustering 알고리즘을 이용하여 CF-tree의 leaf node를 cluster로 한다. Scales Linearlysingle scan만으로도 좋은 클러스터링이 가능하다.약간의 추가적인 scan으로 더 좋은 퀄리티 향상이 가능하다.전체적인 시간복잡도는 $O(n)$ 이다. Weaknessnumeric data만 적용할 수 있다.데이터 순서에 민감하다. .. 2023. 5. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형
