推荐系统实践学习资料

经典论文：

• 《Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 》基于item的协同过滤推荐算
• 《 Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted  Collaborative Filtering Model 》 
• 《Matrix factorization techniques for recommender systems》矩阵分解，提供了源

Facebook实践：recommending items to more than a billion people
Quora是如何做推荐的？

KDD2018的一篇最好的论文
《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》

 

谷歌的三篇论文

• 《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》
• 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》
• 《Ad Click Prediction: a View from the Trenches》

   （--广告预估，4.0和5.0时代基本在follow这个）

 
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推荐系统的参考阅读 https://time.geekbang.org/column/article/8113

 

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