논문리뷰 썸네일형 리스트형 [논문리뷰] Decoupled Side Information Fusion for Sequential Recommendation 논문 리뷰 안녕하세요~! 28년차 진로탐색꾼🧳 조녁입니다. 오랜만에 글을 쓰게됐네요! 오늘 리뷰할 논문은 업스테이지 & 홍콩과기대에서 발표한 "Decoupled Side Information Fusion for Sequential Recommendation"입니다. 기존의 방법론과 달리 SR을 수행할때 Side information을 통합한채로 어텐션에 집어넣는 것이 아니라, 어텐션을 진행한 후 통합하는 형태의 DIF-SR 방법론을 제시하고 있습니다. 논문선정 이유 회사에서 추천솔루션 고도화 업무를 하다가 리서치를 통해 업스테이지에서 AI Pack이라는 솔루션을 내보인다는 것을 보고 해당 논문을 보게됐다. 공개된 AI Pack은 Recbole 기반에다가 DIF-SR 아키텍처를 추가한 오픈소스로 DIF-SR 아키텍처.. 더보기 [논문리뷰] Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 논문 리뷰 안녕하세요~! 28년차 진로탐색꾼 조녁입니다!! 오늘은 구글의 유튜브(YouTube)추천 논문 3편 중 2번째 논문인 Deep Neural Networks for YouTube Recommendations를 리뷰해보려합니다. 원논문의 순서를 따라 리뷰했으며, 내용에 있어 어떠한 의견도 늘 환영입니다!! 0. 논문 선정 이유 시작하기 전에, 6년전 논문임에도 원논문을 선정한 이유에 대해서 얘기해보고 싶습니다. 1. 유튜브는 제가 겪어본 가장 강력한 추천 시스템이기에 선정했습니다. 지금도 매달 만원이상의 돈이 제 통장에서 빠져나가고 있습니다 ㅎ.. (유튜브 프리미엄 못잃어..) 2. 연구가 아닌, 실제 서비스를 기반으로 작성된 논문이라서 선정하게되었습니다. 이전에 주로 사용되던 MovieLens , Netf.. 더보기 이전 1 다음
