[General ML Train set] batch 0. 인트로
일반적인 Machine Learning의 개념들을 하나씩 정리하는 시리즈입니다.
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[Recsys] 그래프 & 자연어처리 기법으로 추천 시스템 개발하기 - pytorch
NLP와 Graph에서 사용되는 방법론을 적용해 높은 성능의 baseline 추천 시스템을 만들어 봅니다.
[GNN] DeepWalk: Online Learning of Social Representations - Paper Review
자연어처리 단어 임베딩에 사용된 skip-gram의 아이디어를 차용해, Deep Learning Graph Embedding을 처음 시도해 본 DeepWalk 알고리즘에 대해 배워봅니다!
[GNN] MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding - Paper Review
Graph 분야의 Node Clustering, Node Prediction, Link Prediction task에서 SOTA를 기록한 MAGNN에 대해 알아봅니다. 
[Recsys] Next Item Recommendation with Self-Attentive Metric Learning
추천 문제를 해결하는 큰 갈래 중에, 고객 활동의 sequential한 정보를 활용하는 방법론 중 item-item 간의 상관관계를 self-attention 메커니즘을 사용해 파악하고자 한 접근을 살펴봅니다!