Paper
2021. 4. 8.
[논문] BERT4Rec: Sequential Recommendation with BidirectionalEncoder Representations from Transformer
Abstract 이때까지의 딥러닝을 활용한 추천 시스템은 RNN 계열을 활용해 unidirectional 하게 유저 상호작용을 히든 벡터로 인코딩했다. unidirectional 모델링은 다음과 같은 문제점이 있다. 표현력 한계 순서가 무의미 한 경우도 순서를 세우는 문제 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 bidirectional self-attention을 활용한 Bert4Rec을 제안한다. Bert4Rec 1. problem statement 유저 벡터 아이템 벡터 interaction sequence: 특정 유저 u가 t 시점에 상호작용하는 아이템 시퀀스 $n_u$ 시점 이전까지의 sequence를 통해 $n_{u + 1}$ 시점의 유저가 어떤 아이템과 상호작용할지 예측하는 문제. 이는 l..
