「推荐系统」领域近期有哪些值得读的论文?| 每周论文清单-阿里云开发者社区

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「推荐系统」领域近期有哪些值得读的论文?| 每周论文清单

简介:
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Reinforcement Learning based Recommender System using Biclustering Technique
@Ttssxuan 推荐
Reinforcement Learning

本文使用强化学习进行推荐,并借助 biclustering 减少状态和动作空间,优化效率和效果。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1571


Learning Continuous User Representations through Hybrid Filtering with doc2vec
@Ttssxuan 推荐
doc2vec

本文将用行为使用 item 描述进行串连,构成文档,并使用 doc2vec 训练用户表示向量。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1562


Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
@paperweekly 推荐
Reinforcement Learning

本文将增强学习应用于推荐系统,构建了一个在线的 user-agent 交互模拟器,本文工作来自京东等。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1472


Leveraging Long and Short-term Information in Content-aware Movie Recommendation
@zhangjun 推荐
Generative Adversarial Networks

本文提出了一种新颖的基于生成对抗网络的推荐系统,采用强化学习动态调整历史长期偏好和短期会话的模型,此外,还加入了封面图片特征进一步提升系统性能,最后在两个数据集上做到 state-of-art 的性能。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1435


Deep Collaborative Autoencoder for Recommender Systems: A Unified Framework for Explicit and Implicit Feedback
@zhangjun 推荐
Autoencoder

本文给出了一个基于 Autoencoder 的推荐系统框架,同时兼顾显式反馈和隐式反馈。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1432


Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works
@luosha865 推荐
Deep Learning

论文总结了 2013 年以来,最近 33 篇深度学习应用于推荐系统领域的文章。按照内容相关,协同过滤,混合方法分别进行介绍,可以作为不错的索引。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1417


A Context-Aware User-Item Representation Learning for Item Recommendation
@paperweekly 推荐
POI Recommendation

本文对用户评论与商品评论进行交互式建模,通过识别与用户和商品都相关的文本信息,提取用户商品联合特征,在 Amazon 五个打分预测数据集上均取得了优秀的性能。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1585


Pixie: A System for Recommending 3+ Billion Items to 200+ Million Users in Real-Time
@luosha865 推荐
Recommender System

本文介绍了 Pinterest 的 Pixie 系统,主要针对他们开发的随机游走和剪枝算法,此外系统本身基于 Stanford Network Analysis Platform 实现。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1437


Recommender Systems with Random Walks: A Survey
@zhangjun 推荐
Random Walks

本文是一篇综述文章,关于“随机游走”在推荐系统中的相关应用。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1132


Deep Learning Based Recommender System: a Survey and New Perspectives
@zhangjun 推荐
Deep Learning

本文回顾了大部分推荐系统在深度学习上的方法,并对这些方法进行了宏观的整合。让我们了解了在推荐系统中,用深度学习的方法和传统方法相结合的多种方法,可以给我们带来一些新的启发。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/557


Auto-Encoding User Ratings via Knowledge Graphs in Recommendation Scenarios
@jojoe 推荐
Recommender System

本文将电影与电影标签之间的映射关系应用到 AutoEncoder 的可见层和隐层的连接中,将用户对电影的打分情况作为训练数据,使得最后得到的降维表示具有解释性(用户对电影标签的偏好)。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1256


A Deep Multimodal Approach for Cold-start Music Recommendation
@jojoe 推荐
Recommender System

本文结合音频和文本来进行歌曲推荐,只要给定一首歌就可以进行相关推荐,非常实用。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1209

原文发布时间为:2018-01-26
本文作者:让你更懂AI的
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