推荐系统研究专区
- 序列推荐(4):Sequence and Time Aware
- 序列推荐(3): Session-aware Linear It
- 序列推荐: Learning Reinforced Dynami
- Denoising in Rec(2)：Denoising Im
- Denoising in Rec(1)：Sampler Desi
- Interaction System(1): Dialog-ba
- CRS(3)阅读笔记：2020KDD - Interactive
- CRS(2)阅读笔记:2019RecSys-Deep Langu
- CRS(1)阅读笔记:2018-NIPS Towards Dee
- 对话式推荐综述阅读(Conversational Recomme
- 对话式推荐综述阅读(Conversational Recomme
- 序列推荐：S3-Rec: Self-Supervised Lea
- 基于图的推荐算法(13): Beyond Clicks: Mod
- Session-based Rec : RepeatNet
- 基于图的推荐算法(12):Handling Informatio
- 基于图的推荐算法(11):Rethinking the Item
- Graph Random Neural Networks for
- 基于图的推荐算法(10):Global Context Enha
- 基于图的推荐算法(9): Session-Based Socia
- 基于图的推荐算法(8)：Session-based Recomm
- 基于图的推荐算法(7)：LightGCN: Simplifyin
- 基于图的推荐算法(6): Neural Graph Collab
- 基于图的推荐算法(5): Spectral Collaborat
- 基于图的推荐算法(4): Graph Convolutional
- 基于图的推荐算法(3):Collaborative Simila
- 基于图的推荐算法(2): HOP-Rec: High-Order
- 基于图的推荐算法(1): Query-based Music R
- 新闻推荐(7)：Graph Neural News Recomm
- 协同过滤(4): Modeling User Exposure
- 隐式反馈(2)- 论文速读 Unbiased Pairwise
- 隐式反馈(1)：论文速读-Top-N Recommendatio
- 协同过滤(4):论文速读 Collaborative List-
- 协同过滤(3): Neural Logic Reasoning
- 新闻推荐(6)：User Modeling with Click
- CTR(1)：IJCAI2020-Deep Feedback N
- 新闻推荐(5): 主流数据集介绍
- 协同过滤(2)： KDD2020- HyperGraph CF
- 新闻推荐(4): IJCAI2020-HyperNews 同步新
- Group Recommendation
- 可解释性推荐(2): Dynamic Explainable R
- 可解释性推荐(1)： 基于多视角注意力学习 Explainabl
- 新闻推荐(3): 基于用户长短期表示的新闻推荐： Neural
- 论文笔记 : Dual Neural Personalized
- 基于异质信息网络(HIN)的推荐(1)：Heterogeneou
- 在线推荐算法研究(1)-Online-Updating Regu
- 在线推荐算法研究(2) - Online Collaborati
- 推荐系统遇上深度学习(七十)-[阿里]推荐中的个性化重排序
- 协调过滤(1)：Fast Matrix Factorizatio
- 推荐系统遇上深度学习(六十六)-[阿里]基于多任务学习的CVR预
- 图表示学习入门2——Node2Vec
关注推荐领域学术界及工业界最新研究进展和动态，分享推荐系统相关优质文章，交流推荐领域各类数据测评及竞赛心得，探讨推荐领域实际问题与解决方案，欢迎大家积极投稿