1. Introduction

기존의 Collaborative filtering model의 경우 주로 선형 요인 모델에 의존하는데 user-item 간의 관계를 단순화하여 표현한다. 이러한 경우 유저의 복잡한 사용자 행동을 포착하는데에 한계가 있으며 클릭과 같은 암묵적 데이터를 처리하는데에 어려움 존재

논문의 목표

• VAE가 Collaborative filtering을 수행할 수 있도록 확장
  • 실제로 VAE는 이미지 모델링과 같은 분야에서 연구되었지만 추천시스템에서도 어느정도 효과 존재
    • 데이터 분포를 multinomial likehood를 사용
    • 기존 VAE 목적함수가 과도하게 정규화되어 있다고 판단하여 재해석하고 조정

2. Method

• U : 사용자
• I : 총 아이템
• X : user-item interaction matrix

Model

Mult-vae

• deep latent Gaussian model과 유사한 과정