こんにちは、ぐぐりら(<a href="https://twitter.com/guglilac">@guglilac</a>)です。 今回は、協調フィルタリングとmetric learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)の論文を読んで要点をまとめました。 ## 概要 従来の協調フィルタリングでは、内積によりuser-itemの交互作用を考慮することでuserの好みを潜在表現として獲得していたが、内積では三角不等式を必ずしも満たさないので、良い表現が得られない可能性があります。 本研究では協調フィルタリングとMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)を提案し、user-userやitem-itemの類似度も考慮した空間に埋め込み、近似最近傍探索に応用することでto