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[Recommend System] Neural Collaborative Filtering submit date : 16 Aug, 2017 Archive Link https://arxiv.org/abs/1708.05031 Neural Collaborative Filtering In recent years, deep neural networks have yielded immense success on speech recognition, computer vision and natural language processing. However, the exploration of deep neural networks on recommender systems has received relatively less scrutiny. In thi arxiv.org 기계학습 연구실 인턴 2주차에 받은 논문이다. 평.. 2023. 9. 21.
[Recommend System] NDCG 이해하기 Collborative Filtering 논문 리뷰를 마치고, 박사님께서 정리해보라는 중요한 metric이다. NDCG(Normalized Discounted Cumulated Gain)란 검색 결과나 추천에서 랭킹 성능을 측정하기 위한 지표이다. 검색이나 추천 알고리즘의 성능이 좋은 경우 쿼리나 특정 유저의 아이템의 관련성이 높을수록 높은 순위에, 낮을수록 낮은 순위에 배치된다. 이 때, NDCG는 관련성이 높은 문서가 상위에 추천되는지를 측정한다. 우선 NDCG를 이해하기 위해 Relvance Score, CG, DCG, IDCG 를 간략하게 알아보자. Relvance Score(rel) Relvance Score란 사용자가 추천된 각 아이템과 얼마나 관련이 있는지, 즉 선호하는 지를 나타내는 점수이.. 2023. 9. 21.
자카드 유사도 (Jaccard Similarity) 자카드 유사도(Jaccard Similarity), 자카드 계수(Jaccard Coefficient), 자카드 지수(Jaccard Index) 다 같은 말이다. 유사도(similarity) 유사도라 함은 우리가 흔히 알고 있듯이 A라는 아이템과 B라는 아이템이 얼마나 유사한지를 수치화한 것이다. 대표적인 유사도 측정 방법으로는 유클리디안 거리, 맨하튼 거리, 피어슨 상관계수, 코사인 유사도, 그리고 본 피드에서 다룰 자카드 유사도 등이 있다. 자카드 유사도 공식 이름이 뭐 대단해보여서 그렇지 자카드 유사도 공식은 매우 쉬운데, 교집합을 합집합으로 나눈 것으로 정의된다. 다음과 같이 예를 들어서 설명해보면 더욱 이해가 쉬울 것이다. 예시 A가 보유한 주식 종목 삼성전자, 네이버, 카카오, 셀트리온, 아시아.. 2023. 9. 18.

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