Collaborative Filtering beyond the User-Item Matrix: A Survey of the State of the Art and Future Challenges

Source

• Evernote/IFTTT Feedly/Collaborative Filtering beyond the User-Item Matrix A Survey of the State of the Art and Future Challenges.md

Summary

이 논문은 전통적인 협업 필터링(CF)의 핵심인 사용자-아이템(U-I) 행렬을 넘어선 최신 추천 시스템 연구 동향과 향후 과제를 조사한다. 최근 등장하는 새로운 추천 시나리오에서는 U-I 행렬을 보완할 수 있는 두 가지 유형의 부가 정보가 중요해지고 있다: 1) 사용자 및 아이템에 대한 풍부한 측면 정보(rich side information), 2) 사용자-아이템 간 상호작용(interplay)과 관련된 상호작용 정보.

Key Points

• 전통적 협업 필터링은 사용자-아이템(U-I) 행렬을 기반으로 한다.
• 최신 연구는 U-I 행렬만으로는 설명되지 않는 새로운 추천 시나리오에 주목한다.
• U-I 행렬을 보완하는 정보는 크게 두 가지로 분류된다:
• • 사용자 및 아이템의 풍부한 측면 정보 (Rich side information)
• • 사용자-아이템 간 상호작용 정보 (Interaction information)

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