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Contents BERT4Rec은 모델명 그대로 BERT를 이용한 Recommendation 모델이다. Sequential 데이터를 다룰 때 주로 사용하는 기법으로, SASRec 다음으로 나온 모델이라고 볼 수 있다. SASRec과 다른 점은 Bidirectional 하다는 점과 Masking 기법을 사용한다는 점이다. Introduction 기존 Sequence 데이터를 다루는 추천 시스템 연구에서는 주로 Recurrent Neural Network (RNN) 과 같은 기법을 사용하여 Encoding한다. 그러나 RNN 기법은 왼쪽에서 오른쪽으로, 즉, 입력으로 들어오는 제품의 순서만을 고려하기 때문에 left-to-right 방식(Undirectional)은 사용자의 표현(Representation)..

추천 시스템을 구축할 때 데이터를 학습 데이터와 검증 데이터 그리고 테스트 데이터로 분할하여 사용한다. 이때 학습 데이터는 모델을 학습하기 위한 용도로 사용하고 검증 데이터는 모델의 하이퍼 파라미터를 최적화하기 위해 사용한다. 마지막으로 테스트 데이터는 최종 모델의 성능을 확인하는 용도로 사용한다. 추천 시스템을 구축할 때 만약 검증 데이터와 테스트 데이터에는 존재하지만 학습 데이터에는 존재하지 않는 사용자의 경우 학습한 데이터가 없기 때문에 실제 사용자에게 제품을 추천할 수 없게 된다. 따라서, 학습 데이터에 존재하는 사용자를 기반으로 실험을 진행하는 것이 중요하다. 이때 사용되는 것이 바로 Pandas에 set_categories 함수이다. sample = pd.DataFrame({'user_id':..