Contents 본 논문은 Contrastive Learning (CL)을 추천 시스템에 적용한 논문이다. SIGIR'22에서 발표된 컨퍼런스 논문이며, 이전에 제안된 Self-Supervised Learning과는 다른 구조를 띄는 simGCL을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 simGCL이 어떤 것인지 알아보자. 1. Introduction 최근 딥러닝에서 다시 Contrastive Learning (CL)을 적용한 연구들이 제안되고 있다. CL은 라벨이 지정되지 않은 데이터에서 일반적인 특징을 추출하고, 정규화하는 것으로 인해 여러 분야에서 우수한 성능을 발휘하였다. 이는 annotation이 필요하지 않기 때문에, 추천 시스템의 희소성(Sparsity) 문제를 해결할 수 있다. 그로 인해, CL..
