レビュー

論文メモ LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation https://arxiv.org/pdf/2002.02126.pdf 概要 GCNがなぜうまくいくか分かっていない GCNで最も一般的な2つの設計である特徴変換と非線形活性化は、協調フィ …

論文メモ Neural Graph Collaborative Filtering https://arxiv.org/pdf/1905.08108.pdf 概要 本研究では、ユーザーアイテムのインタラクションから高次の接続性を利用する 既存の取り組みでは、IDや属性など、ユーザー（ …

論文メモ How Powerful is Graph Convolution for Recommendation? 2021 CIKM 採択論文 https://arxiv.org/pdf/2108.07567.pdf 概要 GCNがいかに推薦システムにとって有効であるかの論文 グラフ信号処理の手法を用いて，GCNベースのCF …

論文メモ UltraGCN: Ultra Simplification of Graph Convolutional Networks for Recommendation 2021 CIKM 採択論文 https://arxiv.org/pdf/2110.15114.pdf 概要 グラフ畳み込みネットワーク(GCN) message passing が収束に時間がかかる LightGCNは特徴量変換と非線形 …

論文メモ Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data.pdf https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf 概要 LSA(潜在的意味モデル）は、潜在的な意味のレベルでクエリを関連文書にマッピングする クエリとドキュメント …

論文メモ LINE: Large-scale Information Network Embedding https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf 概要 潜在ベクトル取得の方法 既存のグラフ埋め込み手法の多くは，通常数百万のノードを含む実世界の情報ネットワークに対しては拡 …

論文メモ Multitask Mixture of Sequential Experts for User Activity Streams https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403359 概要 マルチタスクレコメンドモデルのアーキテクチャは非連続的な入力(クエリやコンテキストなど)を利用する 実際のウェ …

論文メモ Improving Recommendation Quality in Google Drive https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403341 概要 Googleドライブのレコメンドに関する論文（クイックアクセス） Quick Accessは、Google Driveに搭載、機 …

論文メモ Embedding-based Retrieval in Facebook Search https://arxiv.org/pdf/2006.11632.pdf 概要 facebook embeddingベースの検索システム 検索エンジン 検索エンジンは，低遅延かつ低計算コストで関連文書群を検索すること …

論文メモ Jointly Learning to Recommend and Advertise https://arxiv.org/pdf/2003.00097.pdf 概要 レコメンドと広告と強化学習 推薦戦略と広告戦略を共同で最適化するための2段階の強化学習フレームワーク 第一段階でレコメ …