추천시스템

[Multi-modal] 논문 리뷰 FashionVLP

이번에 소개할 논문은 Fashion VLP라는 논문입니다. FashionVLP는 '시각-언어 상호작용 (Vision-Language Interaction)'을 이용하여 패션 관련 작업을 수행하는 비전 언어 모델입니다. 이 논문에서는 패션 이미지에 대한 캡션 생성, 이미지 검색 및 다른 언어 모델과의 비교 실험 등에 대해 다루고 있습니다. 또한, FashionVLP는 BERT 기반의 언어 모델과 ViT 기반의 비전 모델을 결합하여 학습되며, 다양한 패션 관련 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다. 이러한 결과는 FashionVLP가 다양한 패션 관련 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다는 가능성을 제시합니다. Fashion VLP - 논문 제목: FashionVLP: Vision Language Transf..

[추천시스템] Buy It Again: Modeling Repeat Purchase Recommendations (Bhagat et al., 2018)

Amazon의 재구매 추천시스템에 관한 논문 리뷰입니다. 딥러닝이나 그래프 마이닝과 같은 최신 기법에 의거한 방법론이 아닌, 통계 모델링으로 재구매 특성을 표현한 것이 큰 특징입니다. 특히, '재구매 가능한' 물품에 대해서 구매가 이뤄졌을 때, 직후에는 해당 제품을 추천하지 않고, 시간의 흐름에 따라 구매욕구가 올라왔을 때 다시 추천을 하는 의미있는 계절성 추출이 흥미로우며, 기저귀, 분유 등과 같이 초기에는 활발하게 특정 주기에 맞춰 구매하지만, 아기가 커갈수록 구매가 감소하는 그리고 영영 구매하지 않게 되는 특성을 어떻게 반영했는지에 집중해서 논문을 보면 될 것 같습니다. 또한, "감마분포, 푸아송분포를 어떻게 활용했는지", "어떠한 Offline 테스트를 거쳐서 며칠 동안 어떻게 online 테스트..

[python] 코사인 유사도를 이용한 추천시스템 - 기초

코사인 유사도는 벡터의 '방향'이라는 특징으로만 벡터간 유사도를 구할 수 있습니다. 유클리드 거리는 방향은 무시한 채, 거리가 얼마나 가까운지에 기반하여 추천 시스템의 엔진이 되었죠. 두 추천 알고리즘 모두 완벽하거나 현재 이상적으로 활발하게 사용되는 추천 시스템은 아닙니다. 하지만 다른 고급(?) 알고리즘의 기초가 되는 만큼 간단하게 이해하고 넘어가는 것이 좋다고 생각합니다. 또한 NLP를 처음 공부한다면, Bag of Words에 기반한 단어 표현 방법인 Document Term Matrix, TF-IDF 등과 같이 단어를 수치화할 수 있는 방법을 알고 있다면, 코사인 유사도는 위 표현식에 아주 적용하기 쉬운 알고리즘입니다. 이를 기반으로 "문서의 유사도"를 구하는 게 가능합니다. 코사인 유사도는 기..