devmoon

ABSTRACT 아이템 추천이라는 작업은 아이템 목록에서 유저의 선호도에 맞추어 좋아할 만한 아이템들을 추천하는 것을 말한다. 저자들은 그런 추천 시스템을 만들기 위해 Implicit Feedback을 사용하였다. 물론 기존에도 Implicit Feedback을 사용하여 아이템 추천을 하는 Matrix Factorization (MF)이나 k-nearest-neighbor (kNN) 모델이 존재했었다. 하지만 이 2가지 모델들은 아이템을 추천할 때, 유저의 선호도에 맞추어 아이템들에 ranking을 매기고자 했는데 학습과정에서 ranking을 직접 최적화하는 부분이 없다는 한계가 있었다. 이에 저자들은 BPR-OPT 라는 새로운 최적화 방법을 소개한다. BPR-OPT는 베이즈 이론에서 등장하는 사후 확률..