【CIKM 2021】推荐系统相关论文分类

山顶夕景

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分类专栏：推荐算法文章标签：推荐算法深度学习顶会

于 2022-01-12 00:38:14 首次发布

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2021年CIKM会议聚焦推荐系统，涵盖任务场景（如点击率预测、序列推荐、知识感知推荐等）、研究话题（如去偏、公平性、解释性等）、热门技术应用（如图神经网络、对比学习、强化学习）及其他方向。推荐系统与NLP、知识图谱、多模态和预训练等领域交叉，反映出当前研究热点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

note

热点：对比学习，图神经网络，序列推荐，多任务推荐
主要任务包括：Click-Through Rate、Sequential Recommendation、Knowledge Graph Embedding、User Modeling等；
热门技术包括：Graph Neural Network、Contrastive Learning、Transformer、Attention等，其中基于Graph的任务和技术依旧是2021年的研究热点。

第30届国际信息与知识管理大会（The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2021）计划于2021年11月1日-11月5日在线召开。ACM CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域最重要的学术会议之一。这次会议共收到1251篇长文（Full paper）、290篇应用文（Applied paper）和626篇短文（Short paper）投稿，有271篇长文、69篇应用文和178篇短文被录用，录用率分别为21.7%、23.8%和28.4%。

官方发布的接收论文列表：http://www.cikm2021.org/accepted-papers

对推荐系统相关论文（76篇）按不同的任务场景和研究话题进行分类整理，也对其他热门研究方向（预训练、知识图谱等，53篇）进行了归类。可以看到2021年研究方向主要集中在Recommendation、Retrieval和Knowledge Graph三个方向，也包括Pre-trained Language Model、Conversation等NLP方向。