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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10 个回答

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。
为什么?