gnn 썸네일형 리스트형 Sequential Recommendation과 GNN 지난 "추천시스템과 GNN(Graph Neural Network)"에서는 주로 general recommendation을 다뤘다면 이번에는 sequential recommendation 계열의 알고리즘을 제안한 논문인 "Session-based Recommendation with Graph Neural Networks"(https://arxiv.org/pdf/1811.00855.pdf)를 다루고자 한다. 해당 논문에서 소개한 알고리즘인 SR-GNN은 유저 프로파일을 사용하지 않고 오직 유저의 session sequence만으로 유저가 다음에 클릭할 아이템을 예측하고자 한다. Session sequence는 유저가 현 세션 동안 클릭한 아이템들을 시간 순서대로 나열한 것을 일컫는다. Notations 전체.. 더보기 추천시스템과 GNN(Graph Neural Network) "Graph Neural Networks in Recommender Systems: A Survey" (https://arxiv.org/pdf/2011.02260.pdf) 내용 정리 - 그래프와 GNN은 추천시스템에 어떻게 적용되는가? GNN이란 무엇인가? GNN은 말 그대로 그래프 구조의 데이터를 다루기 위한 neural network이다. GNN의 큰 틀은 다음과 같다. (사진 출처 : https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf) 바깥 루프가 한 번 돌 때마다 각 노드는 (1) neighbor aggregation과 (2) information update라는 두 과정을 거친다. Neighbor aggregation은 임의의 aggregator function을 통해 기준 노드.. 더보기 이전 1 다음
