BPR1 [Recommender System] Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback (BPR) 2025.06.01 - [Data & Research] - [Recommender System] Table of Contents관찰되지 않은 User-Item 쌍은 실제 부정적인 피드백인지 아니면 단순히 아직 상호작용이 없었던 경우인지 구별하기 어렵다는 특징을 가지고 있습니다. 또, 많은 추천시스템에서 사용자의 평점 자체를 예측하는 것보다는 상대적인 선호(순위)를 예측하는 것이라는 점도 주목해주시기 바랍니다. 그런 관점에서는 우리가 달성해야 하는 목표가 "각 User별 personalized total ranking( \(>_{u} \subset I^2\) )을 구하는 것"이라고 생각해도 좋겠죠? (pairwise preference)https://arxiv.org/pdf/1205.2618 1. 모델의 .. 2025. 5. 31. 이전 1 다음 반응형
