인공지능공부/그래프
[Stanford/CS224W] 4. PageRank(3) : Random Walk with Restarts(RWR)와 Personalized PageRank(PPR)
스탠포드 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 지난 포스팅에서는 페이지 랭크 알고리즘의 문제점과 해결방법을 알아 보았습니다. 이번 포스팅에서는 재시작이 포함된 랜덤 워크와 개인화된 페이지 랭크에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 앞의 포스팅에서 페이지 랭크의 해결 방법으로 모든 노드를 균일한 확률로 순간이동을 했었습니다. 여기서는 두 노드가 유사성을 전혀 고려하지 않습니다. 일반적으로 생각했을 때, 유사한 노드에 더 많이 이동해야 더 명확한 값을 가질 수 있겠죠? Recommendation 먼저 각 알고리즘에 대해 알아보기 전에 그래프를 이용한 추천에 대해서 알아보고 가겠습니다. 다음과 같이 하나의 유저 노드가 여러개의 아이템 노드를 가질 수 있는 bipartite graph(이분 그래프)로 표현해 줄 수 있습니..
