[論文紹介]グラフニューラルネットワークによる推薦アルゴリズム - Qiita
はじめに 昨今、サービスに推薦システムを導入することでUXを向上させることが多くなり、様々な推薦アルゴリズムが取り入れられております。学術界でも推薦は大きなテーマであり、様々なアルゴリズムが提案されております。 本記事では、推薦をする際に、「メディア上で、どんな人とと繋がっているか、どのアイテムにライクをしたか、どんなページを閲覧しがちか」など、人やアイテムとのつながりを重視して推薦するSocial Recommendationの最新論文であるGraphRec[1]を紹介します。GraphRecは2019年にWeb系のTop Coferenceの一つであるWWWで採択された論文です。 GraphRecは、近年グラフ界隈を盛り上げているグラフニューラルネットワーク(以下GNNs)を用いております。GNNsでは、あるノードiの特徴量に近傍ノードの特徴量を足し合わせること(aggregation
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「推薦」の定式化から推薦システムを理解する | カメリオ開発者ブログ
こんにちは．エンジニアをしている田中です． 近年の多くの推薦システムでは，機械学習手法を用いて，ユーザの行動履歴から推薦モデルを構築するようになってきています．これにより，単にデータを集計して人気のアイテムを出すようなアプローチと比べて，よりユーザの趣向に合ったアイテムを推薦することが可能になります．ここでは，そのような推薦モデルの構築（学習）方法について，簡単に紹介したいと思います． この記事では，ユーザの行動履歴をフィードバックと呼びます．一言にユーザからのフィードバックと言っても様々な種類があります．例えば，ユーザがアイテムに対して点数（rating）をつけたものや，like・dislikeのようにそのアイテムを好きか嫌いかを表すものがあります．このタイプは，ユーザがそのアイテムを好きかどうかがはっきりとわかるので，明示的フィードバック（explicit feedback）と呼ばれま
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