Social Recommendation에서 사용자 임베딩을 꼭 “사람 수만큼” 학습해야 할까?1. 한 줄 핵심이 논문의 핵심은 아주 명확하다.기존 그래프 기반 추천은 사용자마다 개별 임베딩을 들고 있어서 파라미터가 너무 많다.PULSE는 사용자 임베딩을 직접 학습하지 않고,사회적 정보(social information) 로부터 사용자를 표현해서파라미터를 크게 줄이면서도 추천 성능은 더 높인 방법이다.2. 배경: 왜 이 논문이 나왔는가추천 시스템에서는 보통 사용자-아이템 상호작용 기록으로 추천을 한다.그런데 실제 데이터는 대부분 implicit feedback이다. 예를 들면 클릭, 조회, 구매 여부 같은 것들이다. 이런 데이터만으로는 사용자의 진짜 선호를 정확히 알기 어렵다.그래서 나온 것이 Social..
