타닥타닥2: 추천 알고리즘 정리 본문
#추천 알고리즘 관련 사이트
- 추천에 관한 논문들을 검색하다가 발견한 정리 사이트
- 장원준이라는 한국 분이 정리해나가는 사이트인 듯. 읽을거리도 꽤나 많고 잘 정리되어 있다.
- https://wonjun.oopy.io/4076d6a9-0305-41f1-bee8-d62a896f209d
Recommender System
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wonjun.oopy.io
- 구글 스칼라의 Top publications 여러 가지 관심 있는 논문들을 찾기 위한 가장 상위 카테고리
- https://scholar.google.com.sg/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng_databasesinformationsystems
Databases & Information Systems - Google Scholar Metrics
scholar.google.com.sg
- 위의 Top publications 중 Recommender Systems 페이지
- https://scholar.google.com.sg/citations?hl=en&view_op=list_hcore&venue=4-w_STT7RmEJ.2021&vq=eng_databasesinformationsystems&cstart=0
ACM Conference on Recommender Systems - Google Scholar Metrics
scholar.google.com.sg
#추천 알고리즘 파기
- 리뷰를 시작해볼 논문
- Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2959100.2959165#sec-supp
Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation | Proceedings of the 10th ACM Conference on Recomme
ABSTRACT Sparseness of user-to-item rating data is one of the major factors that deteriorate the quality of recommender system. To handle the sparsity problem, several recommendation techniques have been proposed that additionally consider auxiliary inform
dl.acm.org
- 전반적으로 알아가기 위해 하나씩 부셔나갈 survey (위의 정리 사이트에 이미 한글로 정리되고 있다.
- https://arxiv.org/pdf/1707.07435.pdf
- 정리사이트 url: https://wonjun.oopy.io/cfda0677-654c-4c99-93a3-98b35fbd7a49
Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
Review by Wonjun Jang
wonjun.oopy.io
역시나 세상은 넓고, 공부 잘하는 사람은 많고, 심지어 정리까지 잘하는 사람도 많다.
하나씩 따라가 보면서 채워나가자.
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