CF
-
[Dataset] OTTO – Multi-Objective Recommender SystemData miner/Kaggle Notetaking 2022. 11. 30. 16:05
- 데이터셋 소개 (링크 : https://www.kaggle.com/competitions/otto-recommender-system/data?select=test.jsonl) OTTO – Multi-Objective Recommender System | Kaggle www.kaggle.com 본 데이터셋의 모델링 목표는 이커머스 클릭, 카드 물품 추가 항목 및 순서를 예측하는 것이다. 따라서 우리는 이전 세션의 로그들을 참고하여 다양한 목적의 추천 시스템을 구축해야 한다. Train Data에는 이커머스 세션 전체 데이터가 있다. Test 단계에서는 각각의 session별 aid(article id/제품 id)를 각각의 제품 로그 데이터(event type)와 결합하여 예측해야 한다. (ex. ses..
-
[논문리뷰] [Information discovery] [CF] KRED : Knowledge-Aware Document Representation for News RecommendationsData miner/Information Retrieval 2021. 4. 9. 22:00
논문 출처; Liu, D., Lian, J., Wang, S., Qiao, Y., Chen, J. H., Sun, G., & Xie, X. (2020, September). KRED: Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations. In Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems (pp. 200-209). 뉴스 추천 시스템에는 개인화 추천, 아이템 끼리의 추천(item-to-item recommendation), 뉴스 카테고리 추천, 뉴스 인기성 예측 등의 과제가 있다. 특히 본 논문에서는 Knowledge entities를 활용하는 것이 뉴스의 문서를 이해하는데 있어서 유용하다는 점을 발견..