1. Background 기존의 CF( Collaborative Filtering )에는 다음과 같은 가정이 존재한다.비슷한 행동을 하는 유저들이 비슷한 아이템을 선호할 것이다. 이러한 가정에서 유저들이 갖는 성향을 잠재요인( Latent Factor )이라고 하며, 직접적으로 관찰되거나 측정되지 않는 요인을 말한다. CF는 유저와 아이템 각각의 임베딩 벡터를 생성하고, 내적을 통해 유저가 선호할만한 아이템의 스코어를 계산한다. 이에 더해 그래프에 기반한 추천모델인 NGCF( Neural Graph Collaborative Filtering )는 유저와 아이템 임베딩 벡터를 Embedding Propagation Layer를 통과시켜 업데이트함으로써 유저가 선호할만한 아이템의 스코어를 계산하여 추천한..