hakubishin3
commented
3 years ago BERT Goes Shopping: Comparing Distributional Models for Product Representations
- https://arxiv.org/pdf/2012.09807.pdf
- prodBERT と prod2vec を, いくつかのタスク・データセットで比較検証した話
- タスクは 2 種類: Next item prediction (次インタラクションするアイテムを予測), Intent prediction(カートに追加しているアイテムが購買に至るか予測)
- Next item prediction だと prodBERT > prod2vec , MLM がタスクに関連しているからと考察 (skip-gram との違いが)
- Intent prediction だと prodBERT < prod2vec , オーバーフィットなどハイパラに過敏だからやって言ってる (うーん)
- w2vでよくない？って思った
DGTN: Dual-channel Graph Transition Network for Session-based Recommendation
- https://arxiv.org/pdf/2009.10002.pdf
- session-based の推薦でグラフ構造(アイテム間の遷移情報)を活用する話
- 対象セッションと類似のセッションを持ってきて, それぞれのセッションを別々に埋め込んだ後に集約することで, 異なるセッション間のアイテム遷移を明示的に利用できるようにする.
Why
Machine Learning 輪講は最新の技術や論文を追うことで、エンジニアが「技術で解決できること」のレベルをあげていくことを目的にした会です。
prev. https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/99
What
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