본 논문에서는 Autoencoder에 기반한 새로운 CF 모델인 AutoRec을 제안하였다. AutoRec은 기존의 Neural Network 에 비해 representational 하고 computational advantages가 있다고 주장하며, 현재의 SOTA(State-of-the-Art) 성능에 도달하는 것을 입증했다. 그럼 이제 AutoRec이 어떤 모델인지 살펴보자. AutoRec Model 평점 기반 CF(Collaborative Filtering)에서는 사용자의 수는 $m$, 아이템의 수는 $n$이라고 설정할 경우 사용자-아이템 간 상호작용을 표현하는 평점 행렬 $R$은 $R \in \mathbb{R}^{m \times n}$가 되며, 사용자 $u$는 $u \in U = \{1,...,..
