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[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
Ooo 2019/08/12
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推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗  𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚  {1, … , 𝑛}  {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
Ooo 2018/01/11
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