논문 리뷰

[논문 리뷰] AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering

논문 링크 Abstract 본 논문은 Collaborative Filter에 Autoencoder 방법론을 적용한 모델을 제안한다. Autoencorder의 Encorder layer로 부터 축소된 Latent Space를 Decoder로 reconstruct하여 원본 데이터를 얻기위한 학습 모델 기존 Movielens와 Netfilx 데이터를 사용했을 때 MF(biased matrix factorization), RBM-CF, LLORMA 보다 가볍고 효율적인 학습 모델이다. 1. Introduction AutoRec는 기존 CF 모델들에 비해 user와 item 간 embedding을 보다 잘 표현하고 복잡도를 줄인 것이 특징이다. 논문 저자는 AutoRec이 기존의 CF 모델기반 모델들에 비해 표현..