推荐系统或信息发现领域,有哪些经典的论文?

经典论文和方向, 近期的热门论文, 或者是教授,学生, 实验室, 会议方面, 有哪些值得深入关注的内容, 求入门
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似乎知乎上讨论行业、产品方面的问题更受欢迎,技术层面的东西真不多。(貌似quora要好很多)。

摘抄一些之前整理的部分,应该远不算全面。

论文
  • Amazon.com recommendations: Item-to-item collaborative filtering。亚马逊最早一篇讲述基于item的协同过滤paper,比较经典。
  • Google News Personalization : Scalable Online Collaborative Filtering。谷歌新闻2006年的工作,主要内容包括相关算法和系统的构建。
  • Personalized News Recommendation Based on Click Behavior。谷歌新闻2009年的工作,与第一篇对比,可以看出他们思路上的一些转变。
  • 相关tutorial比较多,比如这篇www2011的《social recommendation system》,slideshare.net/idoguy/s

书籍
  • 《Collective_Intelligence》,中译名《集体智慧编程》。使用python和网上开放数据,从0开始搭建推荐应用。从实际出发完全in action,既是优点也是缺点。
  • 《recommender systems handbook》。10年11月刚出,内容比较丰富(吓人的800页),应该算是比较全面。

国内社区
  • resys 国内相关领域同学汇集的一个group,水有点多需要翻墙,但某些资源和讨论还不错,不定期有线下交流。强烈建议google reader之。他们也给出了个资源列表,不过貌似许久没有更新了。
  • resyschina resys谷文栋和项亮同学发起的群体博客,主要是业界的动态和技术文章。
单纯从上,书建议
项亮 著的《推荐系统实践》
蒋帆 译的《推荐系统》。
论文方面,有科学网上一些人组织的顺序:
1. 中文综述(了解概念-入门篇)
a) 个性化推荐系统的研究进展 ok
b) 个性化推荐系统评价方法综述 ok
2. 英文综述(了解概念-进阶篇)
a) 2004ACMTois-Evaluating collaborative filtering recommender systems ok
b) 2004ACMTois -Introduction to Recommender Systems - Algorithms and evaluation
c) 2005IEEEtkde Toward the next generation of recommender systems - A survey of the state-of-the-art and possible extensions ok
3. 动手能力(实践算法-入门篇)
a) 2004ACMtois Item-based top-N recommendation algorithms(协同过滤) ok
b) 2007PRE Bipartite network projection and personal recommendation(网络结构) ok
4. 动手能力(实践算法-进阶篇)
a) 2010PNAS-Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems (物质扩散和热传导) ok
b) 2009NJP Accurate and diverse recommendations via eliminating redundant correlations (多步物质扩散) ok
c) 2008EPL Effect of initial configuration on network-based Recommendation (初始资源分配问题) NO
5. 推荐系统扩展应用(进阶篇)
a) 2009EPJB Predicting missing links via local information(相似性度量方法)
b) 2010theis-Evaluating Collaborative Filtering over time(基于时间效应的博士论文)
c) 2009PA Personalized recommendation via integrated diffusion on user-item-tag tripartite graphs (基于标签的三部分图方法) ok
d) 2004LNCS Trust-aware collaborative filtering for recommender systems(基于信任机制) ok
e) 1997CA-Fab_content-based, collaborative recommendation(基于文本信息)
6. 推荐结果的解释(进阶篇)
a) 2000CSCW-Explaining Collaborative Filtering Recommendations ok
b) 2011PRE-Information filtering via biased heat conduction
c) 2011PRE- Information filtering via preferential diffusion ok
d) 2010EPL Link Prediction in weighted networks - The role of weak ties ok
e) 2010EPL-Solving the cold-start problem in recommender systems with social tags ok
7. 推荐系统综合篇(专著、大型综述、博士论文)
a) 2005Ziegler-thesis-Towards Decentralized Recommender Systems ok
b) 2010Recommender Systems Handbook