7일 전
협업적 메트릭 학습
{Tsung-Yi Lin, Cheng-Kang Hsieh, Serge Belongie, Longqi Yang, Yin Cui, Deborah Estrin}
초록
메트릭 학습 알고리즘은 데이터 간의 중요한 관계를 포착하는 거리 메트릭을 생성한다. 본 연구에서는 메트릭 학습과 협업 필터링 간의 관계를 탐구한다. 우리는 사용자 선호도뿐 아니라 사용자-사용자 및 아이템-아이템 유사성도 함께 인코딩할 수 있는 공동 메트릭 공간을 학습하는 협업 메트릭 학습(Collaborative Metric Learning, CML)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 추천 작업에서 최첨단 협업 필터링 알고리즘을 능가하며, 사용자들의 세밀한 선호도 구조를 드러낸다. 또한, CML은 정확도 감소가 거의 없는 범위 내에서 표준적인 근사 최근접 이웃 검색 기법을 활용하여 Top-K 추천 작업에서 상당한 속도 향상을 달성한다.