ranking-aware-loss

랭킹 인지 손실은 추천 과제의 인기 항목과 롱테일 항목별 중요도를 반영하도록 손실 함수의 항을 조정하는 방법이다. 기본 예측 손실에 인기도 기반 가중치나 랭킹 중심 손실(예: pairwise/implicit 랭킹 보정)을 추가해 출력 점수의 순위 민감도를 높이고, 그라디언트가 인기 항목에 더 빠르게 수렴하도록 학습 신호를 재배치하는 처리를 포함한다. 이로써 인기 항목의 순위 품질이 개선되는 것이 보고되었다.