본 논문은 추천 시스템에서 획득 데이터가 적은 'cold user' 문제를 해결하기 위해, 소셜 관계 그래프를 활용하여 행동 기반 모델의 관심사 표현을 보강하는 방법을 제안한다. 소셜 그래프 내 노이즈와 도메인 간 불일치 문제를 해결하기 위해, 듀얼 뷰 디노이징 전략 (저랭크 SVD를 이용한 소셜 그래프 디노이징, 원본 및 재구성된 소셜 그래프의 대비 학습)과 '상호 증류' 기술을 사용하여 소셜/행동 관심사를 정렬하고, 각 특정 관심사를 분리한다. 실험 결과는 제안된 방법이 특히 cold user에게 효과적임을 보여주며, 구현 코드는 GitHub에서 확인할 수 있다.
