Using High-dimensional Side-information for Recommend System(text, image, audio data)

Using text data

Collaborative Deep Learning(CDL, Wang et al. 2015)

- textual content를 활용한 Top-K Ranking 추천 모델

- Matrix Factorization + Stacked Denoising Autoencdoer(SDAE)를 사용.

**SDAE란 autoencoder를 여러 층 stack 형태로 쌓고, input에 noise를 추가하여 denoise model 모델을 만듦을 목표로 함.

Stacked Denoising AutoEncoder

 

Using Visual data

Visual BPR(VBPR, He and McAuley, 2016)

- item의 visual content를 활용한 모델

- pretrained CNN 모델을 활용하여 item의 visual feature를 추출하고 기존의 item factor와 결합하여 새로운 item factor를 생성

 

Using Audio data

Deep Content-based Music Recommendation(Van den Oord et al. 2013)

- Matrix Factorization + Audio signal

- Audio spectrogram을 image로 표현하여 CNN 모델을 사용

비슷한 장르의 음악은 정보 없이 audio spectrogram만으로도 비슷한 군집을 형성하는 것을 확인

 

Using Social data

Socially-aware recommendations

- 사람은 주변 사람과의 관계의 영향을 받기 때문에 이런 사회적 연결 정보를 활용

- 또한 사용자 그룹에게 집단적으로 추천이 이루어 지는 시나리오도 존재. (사용자가 속한 그룹과의 관련성을 고려)