시간에 따른 편향을 고려한 latent factor model

1. motivation 우연히 넷플릭스 시스템의 변화로 전체 영화들의 평점 평균이 급격히 상승한 사건이 관측 되었다.    심지어 영화의 평점은 출시일 이후부터 관측해보면 상승하는 경향이 있었음   어떤 영화로 인해 팬이 되면서 오랜 출시일이 지난 영화를 찾아본다거나 입소문이 나면서 평이 좋은 영화를 추천 받아서 본다거나 추천시스템이 좋다고 하는 것을 계속 보거나  2. idea 영화의 평점이 시간에 영향을 받는다는 것을 알았으므로 사용자의 편향과 상품의 편향이 시간의 함수라고 가정함   위 모형을 바탕으로 앞에서와 같이 모형의 복잡도까지 고려한 loss function을 구성하고  경사하강법으로 loss를 줄이면서 최적화시켜 사용자편향, 상품편향, 사용자 embedding, 상품 embedding을 ..

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• · 2024. 7. 19.
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사용자와 상품의 편향을 고려한 latent factor model

1. 편향(bias) 사용자의 편향은 해당 사용자가 매긴 평점들의 평균과 전체 상품들의 평점평균의 차이 전체 평점평균에 대해 이 사용자는 얼마나 평가를 후하게 하는지 박하게 하는지 알 수 있다.    나연은 전체 상품들의 평점평균에 비해 0.3점 정도 더 주는 경향이 있다. 상품의 편향은 해당 상품이 받은 평점들의 평균과 전체 상품들의 평점평균의 차이 해당 상품이 전체 상품의 평점평균에 비해 얼마나 좋은 평가를 받는지 나쁜 평가를 받는지 알 수 있다.   식스센스는 전체 상품들의 평점평균에 비해 0.8점정도 긍정적으로 평가 받는다 사용자와 상품의 편향은 현재 주어진 데이터로부터 계산한 예측값이다.  그러니까 정확한 상수가 아니라는 뜻이다.  데이터가 추가되면 사용자의 평점이나 상품의 평점은 바뀌기 때문에..

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• · 2024. 7. 17.
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latent factor model for recommendation system

1. motivation UV decomposition이라고도 부른다. (SVD라고도 부르나 수학에서 말하는 SVD랑은 조금 차이가 있음) 사용자와 상품그래프에서 사용자와 상품 node를 embedding vector로 잘 표현하는 것이 핵심이다.  2. example of embedding 사용자와 영화의 정보를 바탕으로 embedding한 예시    빨간색 네모부분 사람은 영화 브레이브하트와 리쏄 웨폰과 가까워서 이 영화를 추천하겠다 그러나 latent factor model의 핵심은  위와 같은 고정된 인수(액션, 로맨스 영화 등등)를 가지는 차원이 아닌  사용자와 상품의 정보를 효과적으로 학습하여 가장 추천을 잘 해줄법한 latent factor를 찾아내 그곳으로 embedding하겠다는 것이다...

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• · 2024. 7. 16.
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conditional generative model과 Generative Adversarial Network 기본 개념 이해하기

1. conditional generative model 1-1) definition generative model이라는 것은 관심있는 변수의 확률분포를 모델링하는 기법이다. 확률분포를 추정한다면 그 확률분포로부터 하나의 sample을 추출하여 생성해주는 것이 generative model이다. generative model이 단순히 관심있는 random variable의 확률분포를 추정하는 것이라면 conditional generative model은 주어진 정보(condition)를 바탕으로 관심있는 random variable의 확률분포를 추정하는 것 generating이 유용할려면 사용자의 의도가 반영되는 것이 유용한데 그런 면에서 conditional generative model이 더 많은 응..

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• · 2023. 6. 28.
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논문읽으면서 Variational Autoencoder 복기

A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music | Papers With Code Papers with Code - A Hierarchical Latent Vector Model for Learning Long-Term Structure in Music Implemented in 7 code libraries. paperswithcode.com 기본적으로 우리 모델은 autoencoder이며, 다시 말해 정확하게 input을 reconstruct하는 것을 목표로 한다. 그러나 우리는 추가적으로 새로운 sample을 만들어내고 잠재 공간의 interpolation과 attribute vector의 연산을 수행하길 원한..

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• · 2023. 4. 25.
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