그래프 기반 추천시스템의 이해

Contents 1. 전통적 추천 시스템 1.1 협업 필터링 1.2 Matrix Factorization 2. 딥러닝 기반 추천 시스템 3. GNN 기반 추천 시스템 3.1 Why graph? 3.2 Graph Neural Network Techniques 3.3 유저-아이템 상호 관계 기반 모델 3.4 시퀀스 데이터를 활용한 모델 3.5 지식 그래프를 활용한 모델 3.6 이 외 모델 4. 마무리 기존 추천시스템에 관한 연구는 전통적인 협업 필터링(CF) 및 행렬 분해(MF) 기반 연구에서 NCF와 같은 딥러닝 기반 모델로 발전되어 왔다. 최근 연구 동향은 그래프 뉴럴 네트워크(Graph Neural Network, GNN) 기법을 활용하여 사용자의 선호도를 그래프 구조로 파악하는 것이 주류이다. 따라서..