最新最全论文合集——基于深度学习的推荐系统

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

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鉴于深度学习技术的巨大威力，它被学术界、产业界尝试应用于各类业务及应用场景，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、搜索、推荐、广告等等。2016年YouTube发表论文将深度学习应用于视频推荐取得了非常好的效果，自此之后，深度学习技术在推荐系统上的应用遍地开花，各种论文、学术交流、产业应用层出不穷。国际著名的推荐系统会议RecSys从2016开始专门组织关于深度学习的会议，深度学习在推荐圈中越来越受到重视。

该论文集共收录23篇论文，引用最多的论文为Neural Collaborative Filtering，引用数为2031。

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