부스트캠프 AI 10주차(Day-64) 회고록, DKT 대회 - (5) LightGCN + LSTM 구상

Day 64

Day 64 DKT 대회 진행상황

LightGCN + LSTM 구상

LightGCN 으로 임베딩한 정보를 Positional 정보와 함께 Sequntial하게 만든뒤 LSTM에 넣어 값을 예측하는 모델에 대해 고민해봤다.

아무래도 Positional Embedding 부분 개념이 약간 부족해서 이해가 잘 안되는거 같다. Transformer 부터 차근차근 다시 살펴봐야겠다.

참고자료

• KATRec 원작자 깃허브
• KATRec 논문

Github Issue 해결

사진과 같이 중간에 팀원의 실수로 orgin/main의 위치가 변경되며 내 브랜치가 히스토리를 공유하는 부분이 없어지게 되었다. 이를 해결하기위해 –allow histories를 쓸까 고민했으나 결국엔 깔끔하게 새로운 브랜치를 만들었다.

Supervised와 Unspervised 그리고 semi-supervised

Semi-supervised learning 소개 inductive learning vs. transductive learning

두 글을 읽고 이해하는데 굉장히 도움이 많이됐다 나중에 스스로 다시 한번 정리해봐야겠다.

Appendix

피어섹션 & 의문점

DKT 대회에서 train과 test 데이터가 주어졌지만 만약 처음 등장하는 유저가 있다면 어떻게 처리 되는가?