https://icml.cc/virtual/2024/papers.html 在其中的8篇推荐系统论文中,研究方向主要包括强化学习序列推荐、隐私保护跨域推荐、双鲁棒学习去偏推荐、生成式推荐、大规模推荐的scaling law探索、大规模推荐的嵌入崩塌问题、双边竞争匹配推荐市场和可泛化高效的协同过滤等。下文列举了论文的标题以及摘要。 一、推荐系统 1...
第39届IEEE数据工程国际会议(ICDE2023 )已于4月3日到7日在美国加利福尼亚州召开。本届ICDE共接收论文228篇,录用率在25%左右。本文总结了ICDE 2023上关于推荐系统的相关工作。目前这些工作都可以找到原始链接,因此大家可以阅读原始论文。如有疏漏,欢迎大家补充。 我们整理了18篇推荐系统相关论文,发现了一些比较有意思...
推荐系统论文文献综述 第1篇 上个月写过一篇产品推荐的文章,详情请见,内容很泛,多为工作心得,本周读了几篇相关的论文,收获颇多,分享点干货。 以下内容摘自《个性化推荐系统的研究进展》,该文发表于1月的《自然科学进展》专题评述,作者是刘建国、周涛、汪秉宏。 我略去了具体的算法和许多公式,重点看原理、思路和...
论文总结:推荐系统 (RS) 向用户展示的内容会影响他们,在选择部署推荐系统时,也隐含地选择诱导用户特定的内部状态 (induce specific internal states in users)。更有甚者,通过长期优化训练的系统会具有控制用户的能力,例如改变他们的偏好,使他们更容易满足。在本文中,作者研究用户的诱发偏好变化 (induced preference s...
6. Collaborative Autoencoder for Recommender Systems(协同自编码器的推荐系统) 作者:Qibing Li,Xiaolin Zheng,Xinyue Wu 摘要:In recent years, deep neural networks have yielded state-of-the-art performance on several tasks. Although some recent works have focused on combining deep learning with recommen...
【推荐系统论文精读系列】(十二)–Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics 一、摘要 推荐系统算法在电商网站现在已经被广泛使用,特们会使用关于用户兴趣的数据作为输入然后去产生一系列的推荐列表。一些应用只使用顾客购买的物品或者显示他们兴趣的数据,而且他们还会使用用户的其它属性,...
论文1:The YouTube Video Recommendation System 本文是2010年发表在RecSys上的文章。本文主要介绍的是YouTube的个性化推荐的相关内容。 1.目标 用户使用YouTube一般有三个原因: --看他们在其他地方找到的单一视频(直接导航); --围绕某个主题(搜索和目标导向浏览)查看特定视频; ...
本文题目为《推荐系统研究综述》,文章发表在河北科技大学学报(Journal of Hebei University of Science and Technology),文章发表时间是:2020年年2月。 摘要 摘要原文 随着互联网技术的快速发展,如何对海量网络信息进行挖掘分析,已成为热点和难点问题。推荐系统能够帮助用户在没有明确需求或者信息量巨大时解决信息过载的问...
推荐系统论文 以下是推荐系统方面的一些经典论文: 1. Item-based collaborative filtering recommendation algorithms (2001) - Authors: Sarwar, Badrul, et al. -论文概述:介绍了一种基于物品的协同过滤推荐算法,该算法利用用户对物品的评分信息来计算物品之间的相似度,并通过推荐与用户喜好相似的物品来实现个性化推荐...
作者在 3 个真实数据集 MovieLens-1M (ML-1M),LFM-1b 2015 (LFM-1b) 和 Amazon-Book (AZ-book) 上验证了算法的有效。近些年,将知识图谱与推荐系统结合的文章越来越多,引入外部知识很容易能够从数据层面上来提升整个算法的效果。 * 论文标题:MVIN: Learning Multiview Items for Recommendation ...