推荐系统比较好的论
来源:互联网 发布:网络医生咨询流程 编辑:程序博客网 时间:2024/05/10 08:33
链接:http://www.zhihu.com/question/25566638/answer/37455091
来源:知乎
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. http://dsec.pku.edu.cn/~jinlong/publication/wjlthesis.pdf 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!
0 0
- 推荐系统比较好的论
- 推荐系统应用-电影类,写的比较好
- 推荐比较好的架构
- 推荐系统实践-好的推荐系统
- 推荐 flex 比较好的网站
- 推荐一个比较好的VBS编辑器
- 推荐一下比较好的Java教程
- 推荐几个比较好的笔记/博客
- 推荐一个比较好的文章:git
- 推荐一个比较好的博客地址
- 比较好的刷题网站推荐
- 《推荐系统实践》试读:第一章:好的推荐系统
- 《推荐系统实践》(一)好的推荐系统
- 推荐系统(一) —— 好的推荐系统
- 《推荐系统实践》笔记--第一章:好的推荐系统
- 推荐系统实践---第一章:好的推荐系统
- 互联网推荐系统的比较研究
- 推荐系统不同算法之间的比较
- android:layout_weight的真实含义
- ios view的frame和bounds之区别(位置和大小)
- python logging模块的多文件应用
- 单播和广播的区别
- python的循环,pass和DocString
- 推荐系统比较好的论
- Adnroid中消除ImageButton默认背景
- Java常用的7大排序算法汇总
- Git使用常见问题汇总
- 移动端 接受后台 null 崩溃 问题
- FMDB 数据库的在再次封装
- mapreduce 调试
- Activity间的跳转
- MFC中对象、句柄、ID之间的区别.