Julie의 Tech 블로그

본 편에서는 지난번 논문 리뷰를 통해 살펴본 NCF를 실제 데이터셋과 연동하여 학습하고, 결과를 내볼 것이다. Github에 기재된 코드가 모두 python2.x버전일 뿐더러, keras 역시 굉장히 down grade된 버전이라, 현 버전에 맞추어 코드를 작성하였다. https://github.com/myevertime/Neural-Collaborative-Filtering 우선 논문 github을 clone하여 코드를 다운받는다. 그 후 이미지를 빌드하여 생성한다. $ git clone https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering $ cd neural_collaborative_filtering $ docker build --no-cach..

본 글은 Neural Collaborative Filtering (NCF) 논문을 리뷰해볼 것이다. 해당 논문은 기존 CF의 가장 강력한 알고리즘으로 자리잡고 있던 MF(Matrix Factorization) 방법에 대해 한계점을 짚고, 이를 Neural Network기반으로 풀어가면서 어떤 개선을 할 수 있는지를 담고있다. ​ 논문을 본격적으로 리뷰하기 전에 상품 추천 시스템에 대해 좀 더 알아보면, 상품 추천 시스템으로는 세 가지 타입이 있다. 1. User-Product : 개인의 선호에 따라 상품 추천 2. User-user : 유사한 상품 선호를 가졌을 것이라 추정되는 사람간의 상품 추천 3. Product-product : 보충적인 성격을 지닌 상품끼리의 추천 ​ 1번의 경우 완전히 개인화된 ..