[RecSys] 학습 로드맵

1. 기초 논문

1.1. 협업 필터링

1. "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" - Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, John Riedl (2001)
   • 협업 필터링의 기본 개념과 아이템 기반 추천 알고리즘에 대한 논문입니다.
   • 링크
2. "Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering" - John S. Breese, David Heckerman, Carl Kadie (1998)
   • 협업 필터링 예측 알고리즘의 실증 분석에 관한 논문입니다.
   • 링크

1.2. 콘텐츠 기반 필터링

1. "Content-based recommendation systems" - Michael J. Pazzani, Daniel Billsus (2007)
   • 콘텐츠 기반 추천 시스템의 기본 개념과 알고리즘에 대한 논문입니다.
   • 링크

2. 심화 논문

2.1. 행렬 분해 및 잠재 요인 모델

1. "Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems" - Yehuda Koren, Robert Bell, Chris Volinsky (2009)
   • 행렬 분해 기술과 잠재 요인 모델을 이용한 추천 시스템에 관한 심도 있는 논문입니다.
   • 링크

2.2. 딥러닝 기반 추천 시스템

1. "Neural Collaborative Filtering" - Xiangnan He, Lizi Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, Tat-Seng Chua (2017)
   • 딥러닝을 이용한 협업 필터링 알고리즘에 관한 최신 연구 논문입니다.
   • 링크
2. "AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering" - Suvash Sedhain, Aditya Krishna Menon, Scott Sanner, Lexing Xie (2015)
   • 오토인코더를 활용한 추천 시스템에 관한 논문입니다.
   • 링크

3. 최신 동향 논문

3.1. 대규모 데이터 처리

1. "Spark-based Recommender Systems for a Large-scale E-commerce Platform" - Vasiliki Kalavri, Marcel Karnstedt, Derek Greene (2016)
   • 대규모 데이터를 처리하기 위한 Spark 기반 추천 시스템에 관한 논문입니다.
   • 링크

3.2. 하이브리드 추천 시스템

1. "A Hybrid Approach for Efficient Recommendations Using Machine Learning" - Aditya Jain, Anand Kumar, and Anupam Yadav (2019)
   • 하이브리드 추천 시스템을 위한 기법을 제안한 논문입니다.
   • 링크

4. 리뷰 및 종합 논문

1. "A Survey of Collaborative Filtering Techniques" - Michael D. Ekstrand, John T. Riedl, Joseph A. Konstan (2011)
   • 협업 필터링 기법에 대한 포괄적인 리뷰 논문입니다.
   • 링크
2. "Recommender Systems: A Comprehensive Review" - Francesco Ricci, Lior Rokach, Bracha Shapira (2015)
   • 추천 시스템 전반에 걸친 종합적인 리뷰 논문입니다.
   • 링크