推荐系统论文阅读

最新推荐文章于 2024-12-05 10:03:55 发布
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文章标题：推荐系统用户相似度计算方法研究

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【Recsys2021】推荐系统论文整理和导读
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-31 2169
文章目录一、按照推荐系统研究方向分类1.1 信息茧房和回音室1.2 探索与利用1.3 偏差与纠偏1.4 冷启动1.5 评估体系1.6 会话/序列推荐1.7 隐私保护1.8 对抗与攻击1.9 对话推荐系统1.10 可解释性推荐1.11 跨域推荐1.12 基于视觉的推荐1.13 组推荐/用户物品分层推荐1.14 推荐系统交互设计二、按照推荐技术分类2.1 协同过滤2.2 图学习2.3 强化学习2.4 度量学习2.5 联邦学习2.6 架构/训练/优化三、实验性质的文章总结 以下文章来源于蘑菇先生学习记 ，作者蘑菇
推荐系统论文阅读：Entire Space Multi-Task Model
thormas1996的博客
04-01 854
阿里18年的论文Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate. code已经开源：代码
推荐系统-从入门到精通
zhl306540637的博客
11-20 236
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=210641&do=blog&id=508634为了方便大家从理论到实践，从入门到精通，循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识。特做了个读物清单。大家可以按此表阅读，也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求（为避免初学者疲于奔命，每个方向只推荐几篇经典文献）。 1. 中文综述(了解...
推荐系统-论文阅读
serenysdfg的博客
03-06 563
1使用Bert来进行序列推荐-阿里 《BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder》 局限性：之前的模型时从左到右的、单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能力；它们通常假定一个严格有序的序列，而这并不总是实用的。 提出了 bert4rec 是应用deep biderectional self-attention ...
论文阅读——“推荐系统”
qq_31590505的博客
04-22 3275
1. 智能推荐系统研究综述 胡琪1朱定局1吴惠粦2巫丽红3 1. 华南师范大学计算机学院2. 广州国家现代农业产业科技创新中心3. 广东农工商职业技术学院 摘要：伴随着电子商务平台和新型数字媒体服务迅速发展,网络数据规模持续增长,数据类型呈现多样化,如何从大规模数据中挖掘有价值的信息,已经成为信息技术的一项巨大挑战.推荐系统能够缓解“信息过载”问题,挖掘数据潜在价值,将个性化信息推送给有需要的用户,提高信息利用率.深度学习的表征能力与推荐系统相融合,有助于深层次地挖掘用户需求,提供精准的个性化推荐服
推荐系统论文阅读笔记（一）Wide & Deep Learning for Recommender Systems
qq_36907160的博客
06-18 819
Wide & Deep Learning for Recommender Systems wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和 DNN 模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化 2 个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优。 1. Wide&Deep模型介绍 wide部分，也就是广义线性模型，广泛用于大规模的回归和分类问题。一般：线性模型 + 特征交叉 优点是具有较强的记忆能力，并且可解释性很强 缺
毕业设计论文Django+Vue个性阅读推荐系统.docx
10-16
个性化阅读推荐系统的开发与实现是当今互联网技术领域的一个热点话题，其目标是利用先进的技术手段，打造一个能让用户更便捷地获取信息的平台。与传统的阅读方式相比，个性阅读推荐系统不仅能够通过用户行为分析为其...
好友管理及推荐系统论文及代码
05-22
3. **论文部分**：“论文—好友管理及推荐系统.doc”可能是对整个项目的理论框架、方法论和技术实现的详细描述。它可能包含系统的需求分析、设计思路、算法选择、实验结果和性能评估等内容，为读者提供了全面理解...
论文阅读笔记：跨领域推荐系统新突破
Shea的博客
12-05 1491
数据预处理：准备适合LLM处理的数据。指令调整：通过部分数据训练模型，使其能够处理CDR任务。提示LLMs进行CDR：构建基于用户偏好的个性化提示，让LLM生成推荐。输出细化和推荐：处理LLM的输出，提取建议列表和解释。
系统分析师四篇经典论文
03-18
在IT行业中，系统分析师扮演着至关重要的角色，他们负责理解业务需求，...通过深入阅读和研究这四篇经典论文，系统分析师不仅可以提升专业技能，还能拓展视野，理解行业的前沿动态，从而更好地服务于组织的IT战略目标。
Sequential-Recommender-System-Papers：这是一个回购，其中包含与时间（顺序）推荐系统有关的最新论文
02-16
顺序推荐系统文件 Rendle，Steffen，Christoph Freudenthaler和Lars Schmidt-Thieme。 2010。 他，Ruining和Julian McAuley。 IEEE ICDM。 2016。 BalázsHidasi等。 ICLR，2016年。 刘强，等。 IEEE ICDM，2016年。 吴超元等。 WSDM。 2017。 Quadrana，Massimo等。 RecSys 2017。 Tuan，Trinh Xuan和Tu Minh Phuong。 RecSys 2017。 李静等。 CIKM。 2017。 Chen，Xu等。 WSDM。 2018。 唐佳熙和王珂。 WSDM。 2018。 金煌等。 SIGIR 。 2018年 刘乔等。 KDD。 2018。 康望成，朱利安·麦考利（Julian McAu
【推荐系统-＞论文阅读】Towards the Next Generation of Recommender Systems（推荐系统综述，下一代推荐系统： 最新技术和可能扩展）
小明2766的博客
04-30 1834
Towards the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions 下一代推荐系统： 最新技术和可能扩展的综述 注意⚠️ 对于这篇文章，我主要目标是了解推荐系统的大致，里面详细的技术我没有钻研进去。他写的很好，总结了很多相关内容，要记得它是一片综述文章 原论文的一些数学公式是抽象化的，要理解它每个符号代表的含义，再看英文多看几遍，可能就会有帮助了 很大
WSDM 2022 推荐系统论文阅读（下）
dong_liuqi的博客
05-05 1535
本篇是WSDM 2022中推荐系统论文阅读的完结篇！ WSDM 2022 推荐系统论文阅读（中） WSDM 2022 推荐系统论文阅读（上） 声明：本论文阅读笔记主要是对论文摘要的概括，评论仅代表个人的阅读观点，欢迎大家在评论区讨论！ 1. Reinforcement Learning over Sentiment-Augmented Knowledge Graphs towards Accurate and Explainable Recommendation 公司/学校：汉阳大学（韩国） 摘要：之前基于
【推荐系统-＞论文阅读】Wide&Deep模型
小明2766的博客
09-04 679
（非线性特征转换transformation的广义线性模型 被广泛用于回归和分类）在本文提出Wide & Deep模型，jointly trained wide linear modelsand deep neural networks—to combine the benefits ofand。
论文阅读——多模式推荐系统综述：分类、评估和未来方向
flashlight_hi的博客
05-29 1960
传统推荐方法的缺点——为了达到更高的推荐准确率，需要大量用户与项目之间的交互。为了解决数据稀疏和冷启动问题，多模态信息被引入推荐系统。多模态模型能够表示和发现不同模态之间隐藏的关系，并可能恢复单模态方法和隐含交互无法捕获的互补信息。为了将多模态信息合并到推荐系统中，当前的方法是从不同模态中提取特征，然后使用模态融合结果作为辅助信息或项目表示。
【论文阅读】最近看的一些关于推荐系统的论文（共13篇）
欢迎来到小丁的技术空间
09-07 8276
写在前面 下面是我最近看的一些论文，论文主要是关于：1、利用LDA进行社交网络的用户推荐；2、BPR的一些改进算法；3、MF的一些改进算法 每一篇论文都用一页PPT来进行总结，总结的很简单，所以在每一页PPT下面加上了想表达的备注。（本来是准备和导师讲的，但是导师没空，所以想说还是把内容总结出来吧，不然过段时间就忘了~） 完整的PPT可以在文末找到下载链接~ P1 这一页是目录，是我下面要...
推荐系统——（论文阅读笔记）YouTube的视频推荐系统
null的专栏
10-21 5615
《The YouTube video recommendation system》是一篇详细介绍YouTube视频推荐的论文，在整个系统中没有复杂的算法，使用了一些简单有效的策略，这也符合工业界的应用，在工业界，为了考虑算法复杂度，数据量，可维护性等等一些因素，在工业界中，通常会选择一些简单有效的方法。 以下是论文的核心内容： 目标 帮助用户找到高质量且符合用户兴趣的视频，最终实现的...
推荐系统论文阅读——Neural Collaborative Filtering
热门推荐
小白的笔记本
03-04 1万+
论文题目：Neural Collaborative Filtering 参考资料：https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html 尽管最近的一些工作已经把深度学习运用到了推荐的任务当中，但只是用深度学习给一些辅助的信息建模，例如项目的文字描述或音乐的声学特征等等。在表示用户与项目之间的交互是仍然使用矩阵分解等用内积来建模。这篇文章的工作主要...
推荐系统论文译文
最新发布
03-21
### 推荐系统的论文翻译工具与方法 对于推荐系统领域中的论文翻译需求，可以借助多种工具来提升效率并获得高质量的结果。以下是几种适合用于推荐系统论文翻译的方法和技术： #### 工具介绍 一款免费的论文阅读翻译工具有助于加速论文的理解过程[^1]。这类工具通常支持即时翻译功能，允许用户高亮选中部分文字后立即查看对应的中文解释，从而显著降低因语言障碍带来的困扰。 此外，还可以利用 ChatGPT 这样的大模型 AI 来完成更复杂的任务，比如整篇论文的自动翻译以及后续的语言润色工作[^2]。通过这种方式不仅可以实现从英文到中文或者反之亦然的高效转换，还能确保最终版本更加流畅自然，便于进一步编辑和完善。 需要注意的是，在使用这些资源时应遵循学术道德规范，尊重原作者权益，并明确标注出处信息等内容[^3]。 #### 示例代码：调用API进行简单翻译 如果希望自行开发一个小程序来进行批量处理，则可考虑采用现有的第三方 API 实现基本功能。下面是一个基于 Python 的例子展示如何请求在线服务获取一段短语的不同语言形式： ```python import requests def translate_text(text, target_language='zh'): url = "https://api.example.com/translate" payload = { 'q': text, 'target': target_language } headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) result = response.json() return result['translatedText'] example_sentence = "This is a sample sentence about recommendation systems." print(translate_text(example_sentence)) ``` 此脚本定义了一个名为 `translate_text` 的函数，它接受待转化字符串及目标语言参数，默认情况下将其转成简体中文；随后构建 HTTP POST 请求发送至指定地址（需替换为实际可用接口），最后解析返回数据提取所需字段即可得到预期效果。
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