ICDM
#RecommenderSystems
#Pocket
#Transformer
#SequentialRecommendation
#Admin'sPick
Issue Date: 2025-07-04 [Paper Note] Self-Attentive Sequential Recommendation, Wang-Cheng Kang+, ICDM'18 Summary自己注意に基づく逐次モデル（SASRec）を提案し、マルコフ連鎖と再帰型ニューラルネットワークの利点を統合。SASRecは、少数のアクションから次のアイテムを予測し、スパースおよび密なデータセットで最先端のモデルを上回る性能を示す。モデルの効率性と注意重みの視覚化により、データセットの密度に応じた適応的な処理が可能であることが確認された。 #RecommenderSystems #MachineLearning #CollaborativeFiltering #FactorizationMachines #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Machines, Steffen Rendle, ICDM'10 Comment解説ブログ：http://echizen-tm.hatenablog.com/entry/2016/09/11/024828
DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018
非常に完結でわかりやすい説明
FMのFeature VectorのExample
各featureごとにlatent vectorが学習され、featureの組み合わせのweightが内積によって表現される
Matrix Factorizationの一般形のような形式
Issue Date: 2025-07-04 [Paper Note] Self-Attentive Sequential Recommendation, Wang-Cheng Kang+, ICDM'18 Summary自己注意に基づく逐次モデル（SASRec）を提案し、マルコフ連鎖と再帰型ニューラルネットワークの利点を統合。SASRecは、少数のアクションから次のアイテムを予測し、スパースおよび密なデータセットで最先端のモデルを上回る性能を示す。モデルの効率性と注意重みの視覚化により、データセットの密度に応じた適応的な処理が可能であることが確認された。 #RecommenderSystems #MachineLearning #CollaborativeFiltering #FactorizationMachines #Admin'sPick
Issue Date: 2018-12-22 Factorization Machines, Steffen Rendle, ICDM'10 Comment解説ブログ：http://echizen-tm.hatenablog.com/entry/2016/09/11/024828
DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018
非常に完結でわかりやすい説明
FMのFeature VectorのExample
各featureごとにlatent vectorが学習され、featureの組み合わせのweightが内積によって表現される
Matrix Factorizationの一般形のような形式