推荐系统必读论文清单
推荐系统论文精选清单
摘要
最近和几个同学共同整理了关于推荐系统的一些经典论文，包括综述文章、传统经典推荐文章、社会化推荐文章、基于深度学习的推荐文章以及专门用于解决冷启动问题的文章等。该项目还在持续更新中，期待大家的补充，让我们一起构建一个相对完整的推荐论文清单，让想入门推荐的童鞋们不必再想咱们一样痛苦吧。
该文章首发于知乎专栏社会化推荐那些事。
推荐系统简介
随着大数据时代的飞速发展，信息逐渐呈现出过载状态，推荐系统（又称为个性化内容分发）作为近年来实现信息生产者与消费者之间利益均衡化的有效手段之一，越来越发挥着举足轻重的作用。再者这是一个张扬个性的时代，人们对于个性化的追求、千人千面的向往愈来愈突出，谁能捕捉住用户的个性化需求，谁就能在这个时代站住脚跟。现在人们不再单单依靠随大流式的热门推荐，而是基于每个用户的行为记录来细粒度的个性化的生成推荐内容。像今日头条、抖音这样的APP之所以如此之火，让人们欲罢不能，无非是抓住了用户想看什么的心理，那么如何才能抓住用户的心理，那就需要推荐系统的帮助了。因此在这个张扬个性的时代，无论你是开发工程师还是产品经理，我们都有必要了解一下个性化推荐的一些经典工作与前沿动态。
推荐系统清单
该项目提供了一些关于推荐系统的经典综述文章、主流的推荐算法文章、著名的社会化推荐算法论文、基于深度学习的推荐系统论文以及关于专门处理冷启动问题的相关论文等。当然该项目包含但不局限于以上这些模块。为了保持统一和易于维护，整理的论文是按照年份来进行排序的。主要包括以下几部分：
1、经典综述
包含了关于推荐系统的综述文章、社会化推荐的综述文章、协同过滤算法的综述文章以及基于深度学习构建推荐系统的综述文章等。
2、主流推荐算法
包括了一些经典的协同过滤模型，对于协同过滤模型的一些经典扩展（尤其是矩阵分解模型）以及其他经典方法等。
3、社会化推荐
整理了近年来关于社会化推荐的一系列文章，例如SoRec、SoReg、RSTE、TrustSVD、UniWalk等经典方法。
4、深度学习推荐算法
整理关于利用深度学习技术来构建推荐系统的文章，比如受限的玻尔兹曼机、卷积神经网络等技术来融合到推荐模块中。
5、冷启动问题
专注于解决协同过滤中固有的冷启动问题，主要是利用除评分信息之外的其他边信息（社交信息、评论信息等）以及利用映射机制来缓解冷启动问题。
注：该项目将持续更新，欢迎大家star（给个小心心）。本人能力有限，以期在总结中提高，思考中进步，也希望大家如果看到有啥比较好的论文，可以分享给大家，或者好的意见与建议，可以反馈给我们。
