| 발표자 | 김가형 |
|---|---|
| 발표일자 | 2021-10-05 |
| 저자 | Priyanka Gupta, Diksha Garg, Pankaj Malhotra, Lovekesh Vig, Gautam Shroff |
| 학회명 | CIKM 2019 Workshop |
| 논문지 |
NISER: Normalized Item and Session Representations to Handle Popularity Bias
댓글 5
-
이지형
2021.10.05 19:11
softmax를 사용할 때 feature norm이 길어지는 것을 추천에 적용한 논문으로 흥미로운 결과를 산출 하였음. -
노순철
2021.10.05 19:13
내적 대신 Cosine을 활용한다는 간단한 아이디어가 여러가지 성능면에서도 좋은 모습을 보이면서 많은 부분에서 사용되고 있는 것을 보게 되는것 같습니다. 식견이 짧은 저로서는 실제로 MLP에서 Cosine 이라는 지표가 가지는 의미가 무엇일지 궁금하네요... 저도 비슷한 아이디어를 계속 시도해보고 있는 입장에서 흥미롭게 잘 들었습니다. 좋은 발표 감사드립니다. -
김누리
2021.10.05 19:20
많이 봐 오던 loss가 popularity bias와 연결이 된다는 점이 흥미롭습니다. 제 이해가 부족한 것인지 모르겠는데, 조금 더 분석 실험 및 이해가 필요해 보입니다. -
김사무엘
2021.10.05 19:29
단순히 내적 대신 cosine similarity를 썼는데, 그냥 해봤다가 아니라 그래도 근거가 될만한 분석을 보여준 것은 괜찮아보입니다. 그러나 아이디어가 좀 너무 단순해보이고, paper with code 말고 다른 leader board나, 관련 논문을 인용한 최신의 논문 중 더 성능이 높은 다른 논문들은 없는지 궁금합니다. 또, 이 분야를 잘은 모르지만, 주식예측처럼 기업에서 거의 바로 가져다 써서 돈이 될만한 태스크이기 때문에, 기업 등에서 더 좋은 아이디어의 모델들이 있는데 논문으로 내지 않는 경우도 많지 않을까 싶습니다. -
양희윤
2021.10.05 20:04
Item embedding의 Norm이 클수록 자주 추천이 이루어져 popularity bias가 발생하고, 그것을 방지하기 위해 normalization 을 도입해 간단하지만 성능이 향상되었다는 점이 주목할만한 것 같습니다. online 상황에서의 실험 세팅을 한 것은 흥미로웠지만, long-tail item 에 대한 추천 성능을 coverage와 longtail coverage 지표로 측정을 해보았더라면 더 명확히 알 수 있었을 것 같습니다.
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