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ABSTRACT 당시 NLP분야에서 Neural embedding algorithm을 통해 단어를 잠재 벡터로 표현하는 방법에 대한 뛰어난 성과가 발표되었다. 그 방법 중 하나로 word2vec 이라고도 알려진 Skip-gram with Negative Sampling (SGNS)가 특히 좋은 성능을 보여주었다. 여기에 영감을 받아 저자들은 추천 시스템의 아이템 기반 협업 필터링(IBCF)에 word2vec을 적용시킨 item2vec을 발표한다. INTRODUCTION AND RELATED WORK 당시 추천 시스템의 핵심은 아이템 간 유사도를 구하는 것이었다. 저자는 많은 추천 시스템들이 유저와 아이템의 저차원 입베딩을 학습하는데 초점을 맞추고 있지만, 아이템 유사도 자체를 구하는 것이 중요하다고 한다..