- 강의에 사용될 코드, 데이터, 논문 등을 정리해서 올려두는 github repo 입니다.
- 코드 또는 기타 다른 내용에 문제가 있을 경우, pull requests 또는 e-mail 보내주시면 반영하겠습니다.
- Jupyter 코드는 수업 용도로 제작된 코드 입니다. 코드에서 일부분 활용하여 추천시스템을 구현하는데 사용할 수 있습니다.
- 수업에 사용될 데이터셋은 다음과 같습니다. 아래 링크와 수업 내용을 참고해서 데이터를 직접 다운받아 사용할 수 있습니다.
- 수업에 사용될 논문 리스트는 다음과 같습니다.
- Part 2
- BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
- Part 3
- LARS: A Location-Aware Recommender System
- Part 4
- Neural Collaborative Filtering
- Factorization Machines
- Wide & Deep Learning for Recommender Systems
- DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction
- AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
- Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering
- Joint Training of Ratings and Reviews with Recurrent Recommender Networks
- Image-based Recommendations on Styles and Substitutes
- VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
- Deep content-based music recommendation
- Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks
- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
- Deep Learning Based Recommender System: A Survey and New Perspectives
- Part 2