Recommendation System, Recommendations, Translation.
다량의 미지의 데이터와 비교했을 때 어떻게 학습 데이터를 생성하는지 그리고 또 쌍으로 이루어진 긍정적 상호작용들의 희소한 성질을 어떻게 다루는지에 달려 있습니다. WARP의 경우처럼, 양성-음성 (상호작용 데이터) 쌍의 값을 평가하는 확고한 원칙이 있고, (모델) 훈련 매회 사용할 음성 샘플의 최대 개수를 통제할 수 있으면 이 문제는 조금 완화됩니다. BPR Maximum Posterior Estimator for Personalized Ranking X(u,i,j)은 item j 대비 item i에 대한 모델이 추정한 이용자