推荐系统有哪些比较好的论文?

最好是像kdd的论文和presentation那样,从特定问题出发,特征工程、模型选择等整个过程都提及的
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6 个回答

(昨天正好回答过一个相关问题,拿过来给题主参考以下)
推荐几篇对工业界比较有影响的论文吧:
1. The Wisdom of The Few 豆瓣阿稳在介绍豆瓣猜的时候极力推荐过这篇论文,豆瓣猜也充分应用了这篇论文中提出的算法;
2. Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering 目前Netflix使用的主要推荐算法之一;
3. Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model 这个无需强调重要性,LFM几乎应用到了每一个商业推荐系统中;
4. Collaborative Filtering with Temporal Dynamics 加入时间因素的SVD++模型,曾在Netflix Prize中大放溢彩的算法模型;
5. Context-Aware Recommender Systems 基于上下文的推荐模型,现在不论是工业界还是学术界都非常火的一个topic;
6. Toward the next generation of recommender systems 对下一代推荐系统的一个综述;
7. Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 基于物品的协同过滤,Amazon等电商网站的主力模型算法之一;
8. Information Seeking-Convergence of Search, Recommendations and Advertising 搜索、推荐和广告的大融合也是未来推荐系统的发展趋势之一;
9. Ad Click Prediction: a View from the Trenches 可以对推荐结果做CTR预测排序;
10. Performance of Recommender Algorithm on top-n Recommendation Task TopN预测的一个综合评测,TopN现在是推荐系统的主流话题,可以全部实现这篇文章中提到的算法大概对TopN有个体会;
11. dsec.pku.edu.cn/~jinlon 北大一博士对Netflix Prize算法的研究做的毕业论文,这篇论文本身对业界影响不大,但是Netflix Prize中运用到的算法极大地推动了推荐系统的发展;
通过这些论文可以对推荐系统有个总体上的全面认识,并且能够了解一些推荐系统的发展趋势。剩下的就是多实践了。Good luck!

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Quora上有一个相关的回答,质量非常不错:quora.com/What-are-the- 回答了关于推荐系统起源问题的相关论文,同样值得阅读。
推荐两篇必看(最好能自己实现)论文, 其他的论文其实都是在这基础上build起来的。
Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering
cin.ufpe.br/~idal/rs/Am

MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS
datajobs.com/data-scien