15. Recurrent Neural Network with Recommend System.

Session-Based Recommendation with Recurrent Neural Networks : '지금' 고객이 원하는 상품을 추천

- Session : 유저가 서비스를 이용하는 동안의 행동을 기록한 데이터.

- Session based : '지금' 고객이 좋아하는 것은 무엇인가?

 

GRU4Rec 아이디어 사용

- one-hot encoding된 session사용. (참고로 임베딩 레이어를 사용하지 않은 채 one-hot encoding을 그냥 사용하였을 때 성능이 더 좋았다고 함)

- Session의 길이는 매번 다르기 때문에 parallel Mini batches 사용

 

- 모든 후보군에 대해 조사하기에는 아이템수가 너무 많기 때문에 Negative Sampling 사용

    - 이때 상호작용 하지 않은 아이템은 아이템의 인기도에 상관없이 사용자가 관심 없는 아이템이라고 가정.

    - 아이템 인기도에 기반한 Negative Sampling 제시

 

결과

- item-KNN에 비해 성능이 높고, GRU layer의 hidden unit이 클 때 더 좋은 추천 성능을 보였다고 함.