SIGKDD
#NeuralNetwork#Pocket#AdaptiveLearning#EducationalDataMining#LearningAnalytics#KnowledgeTracing
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#CVRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives, Kitada+, KDD19 Comment# Overview 広告のCVR予測をCTR予測とのmulti-task learningとして定式化。 構築した予測モデルのattention distributionを解析することで、high-qualityなクリエイティブの作成を支援する。 genderやgenre等の情報でatten ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#GraphBased#Pocket#GraphConvolutionalNetwork
Issue Date: 2019-05-31 Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems, Ying+, KDD18
Issue Date: 2022-04-27 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing, Ghosh+, University of Massachusetts Amherst, KDD20 Commentこの論文の実験ではSAKTがDKVMNやDKTに勝てていない ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#CTRPrediction#CVRPrediction
Issue Date: 2021-06-01 Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creatives, Kitada+, KDD19 Comment# Overview 広告のCVR予測をCTR予測とのmulti-task learningとして定式化。 構築した予測モデルのattention distributionを解析することで、high-qualityなクリエイティブの作成を支援する。 genderやgenre等の情報でatten ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#GraphBased#Pocket#GraphConvolutionalNetwork
Issue Date: 2019-05-31 Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems, Ying+, KDD18
#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines
Issue Date: 2018-12-22 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, KDD18 CommentGunosyの関さんによるxDeepFMの解説： https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 DeepFMの発展についても詳細に述べられていて、とても参考になる。Combinatorial features are e ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#Tutorial#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-02-16 Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems, KDD17 #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative topic modeling for recommending scientific articles, Wang+, KDD11 CommentProbabilistic Matrix Factorization (PMF) #227 に、Latent Dirichllet Allocation (LDA) を組み込んだCollaborative Topic Regression (CTR)を提案。 LDAによりitemのlatent vC ... #RecommenderSystems#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Relational learning via collective matrix factorization, Singh+, KDD08 Comment従来のMatrix Factorization（MF）では、pair-wiseなrelation（たとえば映画とユーザと、映画に対するユーザのrating）からRating Matrixを生成し、その行列を分解していたが、multipleなrelation（たとえば、user-movie ratin ... #MachineLearning#StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Structured Learning for Non-Smooth Ranking Losses, Chakrabarti+, KDD08 Comment従来、structured learningの設定でranking lossを最適化する際は、smoothなmetric、たとえばMAPやAUCなどを最適化するといったことが行われていたが、MRRやNDCGなどのnon-smoothなmetricに対しては適用されていなかった。 なので、それを ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ... #Article#RecommenderSystems#Tutorial
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ...
Issue Date: 2018-12-22 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, KDD18 CommentGunosyの関さんによるxDeepFMの解説： https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 DeepFMの発展についても詳細に述べられていて、とても参考になる。Combinatorial features are e ... #RecommenderSystems#NeuralNetwork#Tutorial#InformationRetrieval
Issue Date: 2018-02-16 Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems, KDD17 #RecommenderSystems#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative topic modeling for recommending scientific articles, Wang+, KDD11 CommentProbabilistic Matrix Factorization (PMF) #227 に、Latent Dirichllet Allocation (LDA) を組み込んだCollaborative Topic Regression (CTR)を提案。 LDAによりitemのlatent vC ... #RecommenderSystems#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Relational learning via collective matrix factorization, Singh+, KDD08 Comment従来のMatrix Factorization（MF）では、pair-wiseなrelation（たとえば映画とユーザと、映画に対するユーザのrating）からRating Matrixを生成し、その行列を分解していたが、multipleなrelation（たとえば、user-movie ratin ... #MachineLearning#StructuredLearning
Issue Date: 2017-12-31 Structured Learning for Non-Smooth Ranking Losses, Chakrabarti+, KDD08 Comment従来、structured learningの設定でranking lossを最適化する際は、smoothなmetric、たとえばMAPやAUCなどを最適化するといったことが行われていたが、MRRやNDCGなどのnon-smoothなmetricに対しては適用されていなかった。 なので、それを ... #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#Pocket#FactorizationMachines#CTRPrediction
Issue Date: 2021-05-25 xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems, Lian+, KDD‘18 Comment#349 DeepFMの発展版#281 にも書いたが、下記リンクに概要が記載されている。 DeepFMに関する動向：https://data.gunosy.io/entry/deep-factorization-machines-2018 ... #Article#RecommenderSystems#Tutorial
Issue Date: 2019-08-19 Explainable AI in Industry, KDD19 #Article#RecommenderSystems#NeuralNetwork#CollaborativeFiltering#MatrixFactorization
Issue Date: 2018-01-11 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems Wang+, KDD’15 CommentRating Matrixからuserとitemのlatent vectorを学習する際に、Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）によるitemのembeddingを活用する話。 Collaborative FilteringとContents-based Fil解 ...