recommend system (3) 썸네일형 리스트형 item2vec 요약 Abstract NLP의 word2vec에서 착안하여item-based Collaborative Filtering을 비슷한 방식으로 동작하는것. item-item 사이의 관계성을 필요로 하기에 user information 이 없어도 동작할 수 있으며, item2vec이라고 명칭한 방법을 통하여 item들에 대한 embedding을 제공한다. Introduction and Related Work 실제로 많은 곳에서 user-item의 collaborative filtering 하여 item끼리의 유사도를 바탕으로 item에 대한 추천을 진행하는데, 지금의 방법은 단일 아이템에 대한 추천을 진행한다. 특정 데이터셋(user 이 item 에 대비하여 월등하게 많아서 user-item CF에 소요되는 시간이 .. GNNExplainer 요약 GNNExplainer Abstract GNN : graph구조를 이용하여 input 을 graph를 edge를 통하여 전파시키며 연산을 하는 ? 그런느낌. 그런데 갈수록 그래프가 복잡해짐에 따라서 GNN의 결과에 대한 설명을 하는 것은 아직도 숙제로 남아있음. 그래서 GNNExplainer을 소개한다. GNN기반의 모델이든 그래프 기반의 모델이든 설명할 수 있을만하게 기계학습 작업을 진행한다. GNNExplainer은 그래프에서 중요한 역할을 수행하는 간결한 subgraph과 작은 node features 들의 subset 들을 식별한다. gnnexplainer은 간결하고 일관성있는 전체 클래스 인스턴스에 대한 설명을 제작?제공 할 수 있다. GNN의 (예측과 가능한 하위 그래프 구조 분포) 간의 상호.. Steam Game Recommend 사람들의 스팀 게임 플레이시간을 바탕으로 그 사람에게 알맞는 스팀 게임을 추천할 수 있는 시스템을 만들어 보기로 했다. 이를 위해서 kaggle 의 데이터셋을 사용하였다. 코드 내용들은 깃허브에 있다. https://github.com/GKooK/steam_game_recommend GitHub - GKooK/steam_game_recommend Contribute to GKooK/steam_game_recommend development by creating an account on GitHub. github.com 과정 https://www.kaggle.com/tamber/steam-video-games 의 데이터에서 필요없는 값들을 제거한 https://www.kaggle.com/jwyang91/s.. 이전 1 다음
