Jul, 2020

互惠推荐系统：对最新文献、挑战和社交推荐机会的分析

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TL;DR本文介绍了先进推荐系统技术的快照，重点关注了 Recommender Systems，Reciprocal Recommender System 等 RRS 算法，以及融合过程和社交推荐应用的挑战和机遇。
recommender systemsreciprocal recommender systemfusion processesuser-to-user preference informationsocial recommendation
发现论文，激发创造
  • 强化学习推荐系统综述

    本文对基于强化学习的推荐系统进行了综述，提出了一个 RLRS 框架，包括状态表示，策略优化，奖励制定和环境构建，并针对 RLRS 算法进行了调查，强调出现的主题并展示了各种图表。

    Jan, 2021

  • 序列推荐系统：挑战、进展和前景

    本论文对顺序推荐系统进行了系统综述并总结了该领域的关键挑战，最近和典型发展以及未来的重要研究方向。

    Dec, 2019

  • 在线和移动社交网络的推荐系统：一项调查

    该研究论文是一篇关于在在线和移动社交网络中设计和实现推荐系统的综述，重点介绍了如何利用社交上下文信息来改善推荐任务，以及标准算法如何在完全分布式环境中进行增强和优化，并讨论了这些系统的优缺点和性能评估。

    Jun, 2023

  • 推荐系统简介

    本文综述了个性化推荐及推荐系统的经典算法，评估方式，以及最近研究的方向：基于会话的推荐、推荐系统中的偏差问题以及实际应用的影响和价值。

    Feb, 2023

  • 对话式推荐系统的进展与挑战：综述

    本文系统地回顾了当前对话式推荐系统（CRSs）的技术，总结了 CRSs 开发中的 5 个关键方向：基于问题的用户偏好获取、多轮对话推荐策略、对话理解和生成、开发利用折中和探索等方法的算法、以及 CRSs 的评估和用户模拟问题，并根据这些研究方向讨论了一些未来的挑战和机遇。

    Jan, 2021

  • 综合评分、社交关系和评论的综合推荐方法

    本文旨在探讨如何通过数据融合来提高评分预测的准确性，通过扩展 Social MF 模型以及提出新的 MR3 框架，即通过整合邻居关系、评分和隐藏主题等三种信息来创造新的推荐系统，提高了推荐系统的准确性。本文通过两个真实世界数据集的评测衡量了每种数据来源对所提出框架的贡献。

    Jan, 2016

  • 新闻推荐系统：最近进展、挑战和机遇的评估

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    Sep, 2020

  • 基于图学习的推荐系统综述

    本文回顾了基于图学习的推荐系统，特别是讨论了如何从基于图的表示中提取重要的知识来提高推荐的准确性、可靠性和可解释性。

    May, 2021

  • 改进现代工业推荐系统的方法论

    改进现代工业化推荐系统的方法论，经验可推广至其他系统，适用于追求提高关键性能指标的工程师。

    Jul, 2023

  • 在线约会的互惠推荐系统

    通过引入相似度测量来识别在线约会网络的独特特征，从而提出一种推荐系统来匹配具有高相似度的潜在约会伙伴；该算法在中国主要在线约会网站的实际数据集中取得了显著优于先前算法的结果，并揭示了男女在寻找约会伙伴时的行为差异。

    Jan, 2015