本文提出了一种新颖的可控多兴趣框架 ComiRec 用于序列推荐，利用一个多兴趣模块从用户行为序列中捕捉不同兴趣点，为大规模商品库检索候选商品，进而通过整合模块平衡推荐的准确性和多样性，实现了与现有模型相比显著的性能提升，已成功部署在阿里巴巴分布式云平台。

May, 2020

本文提出了一种图神经网络框架（GraphRec）用于社交推荐，该框架可以共同模拟两个图形和异构强度，并对用户 - 项目图形中的交互和观点进行联合捕获。

Feb, 2019

本篇论文提出了一种新的推荐框架，名为神经图协同过滤 (NGCF)，它通过在用户 - 物品图上传递嵌入来利用用户物品图结构，并显式地将协同信号注入到嵌入过程中，以更好地捕捉协同过滤效果。在三个公共基准测试中进行了广泛的实验，表明 NGCF 相对于 HOP-Rec 和 Collaborative Memory Network 等几种最先进的模型具有显着的改进。

May, 2019

本文提出一种基于树的方法来解决推荐系统中引入更多表现形式且更为复杂的模型（例如深度神经网络）时所面临的计算困难问题。我们的方法可以提供对数级的计算复杂度，并在两个大规模真实世界数据集上取得了较好的实验效果，同时在淘宝广告平台的在线 A/B 测试中也证明了它在生产环境下的有效性。

Jan, 2018

本文提出了一种基于矩阵分解的协同过滤框架，旨在针对开放世界推荐系统中遇到的新用户进行归纳式表示学习并取得良好效果。模型使用了注意力机制进行双模型转换，运用神经信息传递技术计算新场景下用户嵌入。实验结果表明，我们的模型可实现在有限的训练数据下，针对新用户的优秀推荐，并具有等效的矩阵因式分解表现。

Jul, 2020

本文提出基于神经网络的推荐模型（NeuRec），该模型通过排序任务展示了其在个性化推荐方面的优异性能，同时解决了用户 - 物品交互中的复杂性和非线性问题，并通过非线性转换和隐性因素的组合，设计出两个变体 NeuRec 模型，即基于用户的 NeuRec 和基于物品的 NeuRec。

May, 2018

本文提出了一种基于网络嵌入的数据有效性推荐方法 RNE，该方法能够针对亿级场景进行个性化和多样化推荐，同时保持用户和项目之间的本地结构并建模用户兴趣的多样性和动态性以提高推荐质量，而且还能够在分布式方式下实现，显著优化可扩展性。实验证实，在淘宝亿级规模的推荐场景下，RNE 与基于 CF 的方法相比，能够同时实现高质量和多样化结果，在 Pinterest 数据集上也展现出了显著优越性能。

Mar, 2020

该论文提出了一种基于深度影响传播模型的社交推荐方法，模拟了用户在全局社交网中的递归扩散过程，取得了比最佳基线模型更优异的性能提升。

Apr, 2019

推荐系统中的嵌入技术是关键，它将高维离散特征转化为低维连续向量以提升推荐性能，并涵盖协同过滤、自监督学习和基于图的技术，同时介绍了自动机器学习、哈希技术和量化技术，旨在改善推荐系统的性能和降低计算复杂性。

Oct, 2023

本研究中，我们提出了一种新的方法来扩展近似最近邻搜索到任意匹配函数（例如深度神经网络），并使用可插拔的对抗性训练任务来保证搜索结果的准确性；通过在开源和工业数据集上的实验证明了我们方法的有效性，并在淘宝展示广告平台上进行了全面部署，带来了相当可观的广告收入增长。

Feb, 2022