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기술

BERT4Rec

BERT4Rec기술
연구 공개
2019년
발표
CIKM 2019
모델 구조
양방향 트랜스포머 인코더
학습 과제
가린 항목 복원
BERT4Rec은 행동열의 가린 항목을 양방향 문맥으로 예측하며 학습하는 순차 추천 모델이다. 왼쪽에서 오른쪽으로만 읽는 구조의 표현 제약을 다룬다.

양방향 문맥의 학습

과거 행동을 한 방향으로만 인코딩하면 이력 표현의 활용이 제한될 수 있다. BERT4Rec은 양쪽 문맥을 함께 조건으로 삼는 표현을 제안했다.

가린 항목의 예측

목표 항목이 문맥을 통해 간접적으로 보이면 학습이 자명해질 수 있다. 이를 피하기 위해 행동열의 일부 항목을 가리고 양옆 문맥으로 복원하는 빈칸 채우기 과제를 사용한다.

평가와 재현 조건

원 연구는 네 벤치마크에서 순차 모델을 비교했다. 2022년 재현성 연구는 기본 설정에서 결과를 재현하지 못했지만 충분히 오래 학습하면 원래 결과를 재현할 수 있음을 보였다. 구현과 학습 시간을 함께 확인해야 비교를 해석할 수 있다.

관련 문서

SASRec / BERT / 트랜스포머 / 마스킹 언어 모델 / DIEN / 추천 시스템