[Data Structure] Graph

최근 Recsys 분야의 추천은 전통적인 CF(협업 필터링), MF(행렬 분해) 알고리즘을 넘어 딥러닝으로 확장되고 있는 추세이다. 최근 많은 기업에서 GNN(Graph Neural Network) 알고리즘을 사용하고 있으며, 사용자의 선호도를 그래프 구조로 파악하고자 하는 연구의 흐름을 보이고 있다. 본인도 RecSys 관련 프로젝트를 하나 기획하고 있는데, 관계나 상호작용과 같은 추상적인 개념을 다루기에 적합한 GNN 알고리즘을 사용해볼 계획이기에 정리해보고자 한다. GNN(Graph Neural Network) 정리에 앞서 해당 알고리즘은 이름에서 볼 수 있듯 Graph 자료구조를 활용하는데, 우선적으로 Graph에 대한 정리를 한번 제대로 하고 가는 것이 이해에 도움이 될 듯하여 Graph 자료구..

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• · 2024. 8. 28.
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[RecSys] 연관 규칙(Association Rule)

RecSys 공부를 하며 가장 먼저 선행되어야 할 공부는 개인적으로 알고리즘 공부라고 생각된다. 몇억개의 로그 데이터를 다루고 분석함에 있어서 빈틈 없는 알고리즘 구조를 익혀야 한다고 생각한다.. 그 중 가장 기본이 되는 Apriori 알고리즘을 공부하고자 하는데, 그 전에 선행되어야 하는 Association Rule에 대해 간략히 정리해보고자 한다. Association Rule 대학교 데이터 분석 수업시간에 마트에서 기저귀를 사는 사람들은 맥주도 함께 사간다는 예시를 들은 경험이 있다. 연관 규칙(Association Rule)은 이 예시와 같다. 즉, 이렇게 어떤 사건이 얼마나 자주 발생하고 서로 얼마나 연관되어 있는지를 나타내는 것이 Association Rule이라고 보면 된다. 연관 규칙(A..

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• · 2024. 4. 30.
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