Tobigs. Recommendation System Seminar (2020) 12 & 13
투빅스 12 & 13기 추천 시스템 세미나입니다.
추천 시스템 세미나는 미네소타 대학의 CSCI 5123 (001) Recommender Systems 강의로 진행합니다.
커리큘럼은 다음과 같습니다.
추가적인 내용은 노션을 통해 확인하시기 바랍니다. 시간은 매주 수요일 18:00 - 21:00 입니다.
| Date |
Week |
Topic |
Presenters |
Slides |
| 15th Apr, 2020 |
1 |
Lecture 1 – Introducing Recommender Systems |
김주호 |
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| 15th Apr, 2020 |
1 |
Lecture 2 – Non-Personalized and Stereotype-Based Recommenders |
김주호 |
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| 22th Apr, 2020 |
2 |
Lecture 3 – Content-Based Filtering -- Part I |
허정민 |
Slide |
| 22th Apr, 2020 |
2 |
Lecture 4 – Content-Based Filtering -- Part II |
배유나 |
Slide |
| 6th May, 2020 |
3 |
Lecture 5 – Correlation-Based Collaborative Filtering I |
김수아 |
Slide |
| 6th May, 2020 |
3 |
Lecture 6 – Correlation-Based Collaborative Filtering II & More User Experience |
김태욱 |
Slide |
| 13th May, 2020 |
4 |
Lecture 7 – Metrics and Evaluation I |
이재빈 |
Slide |
| 13th May, 2020 |
4 |
Lecture 8 – Metrics and Evaluation II & Experimental Methods |
이세윤 |
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| 20th May, 2020 |
5 |
Lecture 9 – Latent Factor Methods I |
박진혁 |
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| 20th May, 2020 |
5 |
Lecture 10 – Latent Factor Methods II |
오진석 |
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| 27th May, 2020 |
6 |
Lecture 11 – Learning (to Rank and Beyond) I & II |
조상연 |
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| 3th Jun, 2020 |
7 |
논문 리뷰 - Wide & Deep Learning for Recommender Systems |
허정민 |
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| 3th Jun, 2020 |
7 |
논문 리뷰 - AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks |
오진석 |
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| 3th Jun, 2020 |
7 |
논문 리뷰 - DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction |
이재빈 |
Slide |
| 3th Jun, 2020 |
7 |
논문 리뷰 - Variational Autoencoders for Collaborative Filtering |
배유나 |
Slide |
| 10th Jun, 2020 |
8 |
논문 리뷰 - Recommender systems based on user reviews: the state of the art |
김수아 |
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| 10th Jun, 2020 |
8 |
논문 리뷰 - Product-based Neural Networks for User Response Prediction |
김태욱 |
Slide |
| 10th Jun, 2020 |
8 |
논문 리뷰 - Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems |
이세윤 |
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| 10th Jun, 2020 |
8 |
논문 리뷰 - On the Difficulty of Evaluating Baselines: A Study on Recommender Systems |
김주호 |
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| 10th Jun, 2020 |
8 |
논문 리뷰 - Explainable Knowledge Graph-based Recommendation via Deep Reinforcement Learning |
박진혁 |
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한 명당 약 최소 1번의 강의를 맡게 될 것 같습니다. (추후 발표자 논의 예정)
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과제는 CSCI 5123 수업의 과제를 따라갑니다.
하나의 Assignment 안에 여러 문제가 있습니다. 질문에 대답하는 문제와 코딩으로 구현하는 문제가 함께 있습니다. 그리고 다음과 같은 규칙을 만들었습니다.
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각 Assignment의 Deadline은 격주로 한다. (예: Assignment1은 2주차 세미나 전까지 마감)
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본인의 Assignment는 노션에 업로드 하여 수행 결과를 모두가 볼 수 있도록 한다. ⇒ Assignment에 많은 시간 투자가 필요합니다. 참고해주세요.
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지각과 결석에 대한 벌금은 기존과 동일합니다.
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강의를 듣지 않으면 의미가 없습니다. 이를 경계하기 위하여 다음과 같은 규칙을 만들었습니다.
- 매 주 해당 주차의 각 강의마다 최소 1개의 질문거리를 갖고 올 것 (즉, 매 주 최소 2개)
⇒ 해당 강의 발표자 제외
- 질문거리
✔️강의 중 이해가 잘 되지 않는 부분
✔️강의에는 없지만 추가로 궁금한 사항
✔️강의에는 없지만 추가적으로 공유하고 싶은 내용
- 준비한 질문은 세미나 전까지 구글 스프레드 시트에 올릴 것
⇒ 위 질문거리를 준비하지 않았을 시, 기존 과제 미제출 상황과 동일한 벌금 부과