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논문 Neural Collaborative Filtering 저자 Xiangnan He et al. 학회/연도 WWW 2017 arXiv 1708.05031 코드 official GitHub한 문단 요약NCF는 추천 시스템의 고전적 핵심인 행렬분해(Matrix Factorization)를 "사용자 벡터와 아이템 벡터의 내적"으로 고정하지 말고, 신경망이 사용자-아이템 상호작용 함수를 직접 배우게 하자는 논문이다. 저자들은 GMF, MLP, NeuMF 세 모델을 제안했고, MovieLens 1M과 Pinterest implicit feedback 실험에서 NeuMF가 HR@10, NDCG@10 기준으로 BPR/eALS보다 평균 4~5%가량 높은 성능을 보였다고 보고한다. 지금 보면 단순한 구조지만..