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논문 링크  : https://www.cs.cornell.edu/~arb/papers/sequences-of-sets-KDD-2018.pdf1. Introduction 본 논문은 데이터 마이닝과 머신러닝에서 인간 행동을 모델링하는 연구의 중요성을 강조한다. 특히, 사용자가 특정 항목을 반복적으로 소비하는 행동을 예측하는 데 초점을 맞추고 있다.이전 연구들은 주로 어떤 하나의 아이템에 대한 반복적인 connection에 중점을 두었지만, 이 논문은 여러 항목과 동시에 connection하는, 즉 집합 측면에서 repetition에 주목한다. 예를 들어, 이메일은 여러 수신자에게 발송될 수 있고, 학술 논문은 여러 공동 저자와 함께 작성되는 것처럼, 부분적 혹은 완전한 집합의 반복이 이뤄지기 마련이다.본 논..

논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/1811.00855.pdf 1. Introduction 기존 Session-based Recommender System 연구는 RNN based로 진행되어 왔는데, 연속적인 transition만 고려할 뿐 session내 context는 고려하지 않아 distant items 사이의 complex한 transitions이 간과되었다. 또한 세션은 익명, 즉 유저가 누군지 모르므로 세션 내 아이템 sequence를 통해 유저의 선호도를 파악해야 하는데, 이는 기존의 연구들로는 어려움이 있었다. 따라서 GNN Architecture를 적용하여, complex한 item transition을 고려하고 이를 이용하여 아이템 별 정확한 latent vector..

1. Graph? 우린 수많은 네트워크들 내에서 존재하며 살아간다. 우리가 많이 사용하는 인스타그램, 링크드인 등등의 SNS 역시 네트워크이고, 우리의 뇌, 세포, 정보 모두 네트워크를 이루고 있다. 이러한 네트워크를 Complex system, 즉 복잡계라고 한다. 이러한 Complex system의 공통점은 바로 구성 요소들끼리 복잡한 상호작용을 한다는 것이다. 이러한 복잡한 상호작용을 표현하는 일종의 “언어”가 그래프라고 생각하면 된다. 그래프의 예시를 보면서 차차 알아가보자. 위 그림은 소셜 네트워크 관계망에서 주로 나타나는 상호작용을 표현한 것이다. 페이스북, 링크드인, 카카오톡 등 이런 소셜 네트워크에서는 사람들과 사람들 간의 상호작용이 일어난다. 여기서 구성요소는 사용자, 상호작용은 연락, ..