1.4 새해 첫 모임

[kyeongchan92]

Happy New Year 🎉

1. 계속 하실 것인지에 대한 질문!

🧑🏻‍💻 못다한 송년회 이야기

• 순혁님 건강이슈 & 민상님 생일 이슈

2. [2024.12.27에 이어서] 올해는 어떤 삶을 그리고 계신가요? 그리고 이 ListenRS(제맘대로 줄인 약자)는 어떻게 활용하실건가요?
3. 월간슈도렉은 각자 주제를 3개월치 시리즈물로 미리 정해놓자!

• 경찬 :

4. 탐라는맛, 잘도맛있수다팀의 서비스 설명 -> Ideation

• 목요일 기준 연락은 아직 안왔네요🤔

[kyeongchan92]

Full paper는 역시 어렵겠구나...
SIGIR 2024 보다가 한국 SKT팀이 SIGIR 2024 Full Paper에서 우수논문상(상위 0.6%)에 선정됐다는걸 봤는데, 굉장히 복잡하고 광범위한 실험을 했네요..
논문(arXiv) : Pacer and Runner: Cooperative Learning Framework between Single- and Cross-Domain Sequential Recommendation
인터뷰 : SIGIR 2024 우수논문상 수상 개인화모델링팀 인터뷰 – SK텔레콤 뉴스룸

Preference Discerning with LLM-Enhanced Generative Retrieval

MACRec에 대해서 집중적으로 읽어보았습니다!

[wholmesian]

월간슈도렉 idea: Cold-start 문제 다루기

Cold-start 문제를 해결할 수 있는 방법 2가지를 알려주세요. (구체적으로) 신규 유저가 많고, 신규 아이템이 계속 등록되는 cold user, cold-item 상황에서 어떻게 해야할까?

• 경찬님이 면접 질문 올려주신 것을 보고 떠올린 아이디어입니다. 누구나 다 예상하지만 아무도 어떻게 대응할지 모르는 cold-start 문제를 어떻게 접근하고 있는지를 조사해보려고 합니다.
• 서베이 논문 하나 잡아서 리뷰하는 식으로 진행할 계획입니다.
  • 2017년 리뷰 : 조금 옛날 논문이고 범위도 좁지만, Google Scholar에서 검색했을 때 가장 인용수 높게 나왔음
  • 2022년 리뷰 : 논문 분류 방식이 그럴 듯해 보임
  • 2024년 리뷰 - 1 : Cold-start에 국한된 리뷰는 아니지만 최신 트렌드 확인차 참고
  • 2024년 리뷰 - 2 : 주제도 잘 맞고 최신인데 왠지 모르게 영양가가 없어보임.
  • 찾다보니 최근에는 LLM을 이용해보려는 시도들도 있는 듯 함. 리뷰논문까지는 없는 듯 하고, 몇 가지 인용 수 높은 사례들 소개하기.
  • 기업 테크 블로그에서도 관련 내용 찾아보기?

[passiona2z]

월간슈도렉 주제

(지난 9기부터 해오던) LLM 활용한 추천시스템
LLM for RS
LLM을 추천시스템으로 사용할 수 있을까?

• 최신 서베이 논문 기반으로 연구(모델) 분류 / 중요 연구 디테일하게 리뷰

• 기존 실적?! : 2건

  • 튜닝하지 않은 LLM으로 추천 : 프롬프트 초점
  • LLM 파인튜닝 : 특정 Task(평점 예측)를 위한 튜닝

• 계획

  • LLM 파인튜닝 : 여러 Task 목적
  • LLM 추천 고려사항 : position bias, popularity bias 등
  • 기존 콘텐츠 보완 및 현업사례 조사