通过系统性分析 18 种不同的算法提案，深入研究热门的 “前 n 推荐任务” 中的最佳状态，发现在这些方法中只有一种效果明显优于对照组，而其余 6 种算法经常被可比较的简单启发式方法胜过，摆露了当下机器学习研究中的潜在问题，并呼吁在这一领域改善科学实践。

Jul, 2019

研究推荐系统中个性化排序算法的设计，近年来基于深度学习（神经网络）技术的方法在文献中占主导地位。本研究通过重新实验验证最近基于协作过滤的神经网络推荐方法的结果，发现其中 11 种方法在概念上简单的最近邻启发式方法表现更好，计算复杂的神经网络方法并没有明显的优势。同时，发现当今研究实践中存在普遍问题，可能导致该领域的停滞。

Nov, 2019

该研究论文主要讨论了信息检索中的排名模型如何应用传统启发式方法、概率方法和现代机器学习技术等技术构建，并重点介绍了基于浅层或深层神经网络的神经排名模型，分析了其基本原理和学习策略，并通过基准测试比较了这些模型，最后探讨了当前文献中存在的问题以及未来的发展方向。

Mar, 2019

该论文提供了一个使用 PyTorch 和 Caffe2 框架实现的深度学习推荐模型，该模型使用模型并行处理嵌入层以缓解内存限制，并利用数据并行扩展计算。与现有模型相比，该模型在 Big Basin AI 平台上的表现得到了完善的特性和良好的性能，并可作为未来算法实验和系统设计的基准。

May, 2019

该文介绍了一种名为 NHR 的神经混合推荐框架，可用于商品预测问题。该框架利用神经网络从同一和不同的数据源中提取更详细的信息，以及在同样的问题上使用不同的损失函数达到评级预测问题，测试结果在真实世界数据集中显示了优异的性能。

Sep, 2019

通过引入自然语言评论作为优化产品表示的一种方式，将旁路信息融入基于协同过滤的推荐系统可以提高其性能表现；本文提出两种不同类型的评论模型，包括基于神经网络的词袋专家模型和循环神经网络模型，并证明前者的模型灵活性表现出了更高的性能表现，超越了基于 LDA 的方法。

Jun, 2018

本文探讨了一种替代方法，不再假设用户未交互的物品一定是消极的，而是假设比用户交互过的物品更不受偏爱，并结合最近提出的神经协同过滤框架和新的分类策略提出了一种基于神经网络的协同排名框架。实验结果表明，相比于几种最先进的方法，我们的方法具有更优异的性能。

Aug, 2018

在会话推荐设置中，基于图神经网络（GNN）的方法在集成不同类型项目的信息方面表现出色，然而，模型评估和研究方法仍存在问题，简单模型在平均倒数排名和点击率方面优于最近的 GNN 模型，指出会话推荐领域仍有改进空间。

Dec, 2023

本篇论文提出了一个使用基于神经网络的协同过滤技术解决推荐系统难题的框架，称为 “NCF”，包括采用多层感知器来学习用户与物品交互功能，实验表明该框架可以显著提高推荐效果。

Aug, 2017

这篇论文介绍了一组用于个性化推荐的实际生产规模的深度神经网络，以及与此相关的性能度量，以促进研究和推动未来规模推荐的系统设计和优化，文中分析了推理延迟、批处理和推理的协同作用、推荐模型的不同优化策略。

Jun, 2019