探索推薦引擎內部的秘密,第 1 部分 推薦引擎初探 IBM developerWorks
探索推薦引擎內部的秘密,第 2 部分 深入推薦引擎相關算法 - 協同過濾
探索推薦引擎內部的秘密,第 3 部分 深入推薦引擎相關算法 - 聚類
項亮《推薦係統實踐》筆記(1,2)
推薦算法綜述(一,二,三,四,五)
推薦係統,第一部分 方法和算法簡介 第 2 部分 開源引擎簡介
深度學習在推薦係統中的一些應用
《紐約時報》如何打造新一代推薦係統
深度學習在推薦算法上的應用進展
如何學習推薦係統? by 知乎
了解關於係統推薦算法的知識,有什麼好的資源推薦? by 知乎
項亮_推薦係統_博士論文.pdf
微信公眾號:resyschina 中國最專業的個性化推薦技術與產品社區。
餓了麼推薦係統:從0到1
【直播回顧】21天搭建推薦係統:實現“千人千麵”個性化推薦(含視頻)
這本書收錄了推薦係統很多經典論文,話題涵蓋非常廣,第三章專門講內容推薦的基本原理,第九章是一個具體的基於內容推薦係統的案例。 - 2010
Deep Learning Meets Recommendation Systems by Wann-Jiun.https://blog.nycdatascience.com/student-works/deep-learning-meets-recommendation-systems/
Machine Learning for Recommender systems Source:https://medium.com/recombee-blog/machine-learning-for-recommender-systems-part-1-algorithms-evaluation-and-cold-start-6f696683d0ed
Check out our new client-side integration support and deploy personalized recommendations faster
Practical Recommender Systems by Kim Falk (Manning Publications). Chapter 1
Recommender Systems Handbook by Ricci, F. et al.
Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives 用於推薦係統的所有深度學習方法
Toward the next generation of recommender systems:A survey of the state-of-the-art and possiblie extensions (2005), Adomavicius G, Tuzhilin A.http://people.stern.nyu.edu/atuzhili/pdf/TKDE-Paper-as-Printed.pdf
Recommender systems: an introduction (2011), Zanker M, Felfernig A, Friedrich G.
推薦係統調研報告及綜述-張永鋒
綜述論文合集-hongleizhang 2002-2019
https://github.com/hongleizhang/RSPapers/tree/master/01-Surveys
知識圖譜的推薦係統綜述
Recommender-System論文、學習資料以及業界分享
RecommenderSystem-paper/Survey - daicoolb
https://github.com/daicoolb/RecommenderSystem-Paper/tree/master/Survey
1997
1998
1999
2001
2002
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2018
Supervised Reinforcement Learning with Recurrent Neural Network for Dynamic Treatment Recommendation
Leveraging Meta-path based Context for Top N recommendation with Co-attention mechanism
Efficient Attribute Recommendation with Probabilistic Guarantee
Multi-User Mobile Sequential Recommendation: An Efficient Parallel Computing Paradigm
Learning from History and Present: Next-item Recommendation via Discriminatively Exploiting User Beh
[Route Recommendations for Idle Taxi Drivers: Find Me the Shortest Route to a Customer!](http://delivery.acm.org/10.1145/3230000/3220055/p1425-garg.pdf?ip=202.120.40.91&id=3220055&acc=ACTIVESERVICE&key=BF85BBA5741FDC6E.17676C47DFB149BF.4D4702B0C3E38B35.4D4702B0C3E38B35&acm=1532779329_0afabc795f343c5d409ecb143b487699)
Explanation Mining: Post Hoc Interpretability of Latent Factor Models for Recommendation Systems
Stablizing Reinforcement Learning in Dynamic Environment with Application to Online Recommendation
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Dynamic Recommendations for Sequential Hiring Decisions in Online Labor Markets
Recommendations with Negative Feedback via Pairwise Deep Reinforcement Learning
Explainable Recommendation via Multi-Task Learning in Opinionated Text Data
Improving Sequential Recommendation with Knowledge-enhanced Memory Networks
Mention Recommendation for Multimodal Microblog with Cross-attention Memory Network
Contextual Attention Recurrent Architecture for Context-aware Venue Recommendation
Aspect-Aware Latent Factor Model: Rating Prediction with Ratings and Reviews
Coevolutionary Recommendation Model: Mutual Learning between Rating and Reviews
Prediction of Sparse User-Item Consumption Rates with Zero-Inflated Poisson Regression
How to Impute Missing Ratings?: Claims, Solution, and Its Application to Collaborative Filtering
AdaError: An Adaptive Learning Rate Method for Matrix Approximation-based Collaborative Filtering
Latent Relational Metric Learning via Memory-based Attention for Collaborative Ranking
DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation
[Micro Behaviors: A New Perspective in E-commerce Recommender Systems](http://184pc128.csie.ntnu.edu.tw/presentation/18-03-13/MicroBehaviors A New Perspective in Ecommerce Recommender Systems.pdf)
OpenRec: A Modular Framework for Extensible and Adaptable Recommendation Algorithms
Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems
CrossFire: Cross Media Joint Friend and Item Recommendations
Discrete Deep Learning for Fast Content-Aware Recommendation
Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
2019
Tutorial: Recommender Systems IJCAI 2013
Tutorial: Context In Recommender Systems 2016
[https://www.slideshare.net/irecsys/tutorial-context-in-recommender-systems]
融合用戶上下文的個性化推薦 張敏, 清華大學
[http://www.cips-smp.org/smp2017/public/workshop-recommendation.html]
今日頭條的人工智能技術實踐 曹歡歡博士
[http://www.cips-smp.org/smp2017/public/workshop-recommendation.html]
基於循環神經網絡的序列推薦 吳書
[http://www.cips-smp.org/smp2017/public/workshop-recommendation.html]
冷啟動推薦的思考與進展 趙鑫
[http://www.cips-smp.org/smp2017/public/workshop-recommendation.html]
Recommender Systems: A Brief Introduction 中科大 劉淇 [http://home.ustc.edu.cn/~zengxy/dm/courseware/A%20brief%20introduction%20to%20RecSys.pdf]
Deep Learning for Recommender Systems by Balázs Hidasi.RecSys Summer School, 21-25 August, 2017, Bozen-Bolzano.
Deep Learning for Recommender Systems by Alexandros Karatzoglou and Balázs Hidasi. RecSys2017 Tutorial.
https://www.slideshare.net/kerveros99/deep-learning-for-recommender-systems-recsys2017-tutorial
Introduction to recommender Systems by Miguel González-Fierro.
Collaborative Filtering using a RBM by Big Data University.
Building a Recommendation System in TensorFlow: Overview.
https://cloud.google.com/solutions/machine-learning/recommendation-system-tensorflow-overview
如何設計一個推薦係統
Recommender Systems | Coursera [https://www.coursera.org/specializations/recomender-systems]
大數據推薦係統算法視頻教程
提取碼:5ipq
Introduction to Recommender Systems
annoy - Approximate Nearest Neighbors in Python optimized for memory usage. [https://github.com/spotify/annoy]
fastFM - A library for Factorization Machines. [https://github.com/ibayer/fastFM]
implicit - A fast Python implementation of collaborative filtering for implicit datasets. [https://github.com/benfred/implicit]
libffm- A library for Field-aware Factorization Machine (FFM). [https://github.com/guestwalk/libffm]
LightFM - A Python implementation of a number of popular recommendation algorithms.
surprise - A scikit for building and analyzing recommender systems. [http://surpriselib.com]
Crab- a python recommender based on the popular packages NumPy, SciPy, matplotlib. The main repository seems to be abandoned.
RecQ
Recommender System Suits: An open source toolkit for recommender system
Surprise- is a Python scikit building and analyzing recommender systems.
SpotLight- Spotlight uses PyTorch to build both deep and shallow recommender models.
Python-Recsys: A python library for implementing a recommender system.
LibRec- A java library for the state-of-the-art algorithms in recommeder sytem.
SparkMovieLens- A scalable on-line movie recommender using Spark and Flask.
Elasticsearch- Building a Recommender with Apache Spark & Elasticsearch
陳恩紅
從中國科技術大學教授,多媒體計算與通信教育部-微軟重點實驗室副主任。機器學習與數據挖掘、網絡信息處理領的專家,相關研究獲得國家傑出青年科學基金、教育部新世紀優秀人才計劃等資助。曾擔任KD、AAAI2012、ICDM、PAKDD、SDM3等30餘個國際學術會議的程序委員。CCF理事、人工智能與模式識別專委會委員、數據庫專委會委員、大數據專家委員會委員,中國人工智能學會理事,知識工程與分布智能專業委員會副主任委員、IEEE高級會員。 [http://staff.ustc.edu.cn/~cheneh/]
唐傑
清華大學計算機係副教授、博士生導師。主要研究興趣包括:社會網絡分析、數據挖掘、機器學習和語義Web。研發了研究者社會網絡ArnetMiner係統,吸引全球220個國家和地區432萬獨立IP的訪問。榮獲首屆國家自然科學基金優秀青年基金,2012中國計算機學會青年科學家獎、2010年清華大學學術新人獎(清華大學40歲以下教師學術最高獎)、2011年北京市科技新星、IBM全球創新教師獎以及KDD’12 Best Poster Award、PKDD’11 Best Student Paper Runnerup和JCDL’12 Best Student Paper Nomination。 [http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/]
張敏
清華大學計算機科學與技術係副教授,博士生導師。主要研究領域為信息檢索、個性化推薦、用戶畫像與建模、用戶行為分析。現任智能技術與係統國家重點實驗中心實驗室科研副主任、網絡與媒體技術教育部-微軟重點實驗室副主任。在重要的國際期刊和會議上發表多篇學術論文,包括JIR、IJCAI、SIGIR、WWW、CIKM、WSDM等,Google Scholar引用約2500次。已授權專利11項。擔任重要國際期刊TOIS編委,國際會議WSDM 2017和AIRS2016程序委員會主席,SIGIR 2018 short paper主席, WWW,SIGIR,CIKM,WSDM等重要國際會議的領域主席或資深審稿人。現任中國中文信息學會理事,中國計算機學會高級會員。http://www.thuir.org/group/~mzhang/~
謝幸
微軟亞洲研究院首席研究院,中國科學技術大學簡直博士生導師。研究方向為數據挖掘、社會計算、普適計算。謝幸博士於2001年7月加入微軟亞洲研究院,現任首席研究員,中國科技大學兼職博士生導師,以及微軟-中科大聯合實驗室主任。他1996年畢業於中國科技大學少年班,並於2001年在中國科技大學獲得博士學位,師從陳國良院士。目前,他的團隊在數據挖掘、社會計算和普適計算等領域展開創新性的研究。他在國際會議和學術期刊上發表了250餘篇學術論文,共被引用20000餘次,H指數63,1999年獲首屆微軟學者獎,多次在KDD、ICDM等頂級會議上獲最佳論文獎,並被邀請在HHME 2018, ASONAM 2017、Mobiquitous 2016、SocInfo 2015、W2GIS 2011等會議做大會主題報告。他是ACM、IEEE高級會員和計算機學會傑出會員,多次擔任頂級國際會議程序委員會委員和領域主席等職位。他是ACM Transactions on Social Computing, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology、Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT)、Springer GeoInformatica、Elsevier Pervasive and Mobile Computing、CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction等雜誌編委。他參與創立了ACM SIGSPATIAL中國分會,並曾擔任ACM UbiComp 2011、PCC 2012、IEEE UIC 2015、以及SMP 2017等大會程序委員會共同主席。
張永鋒
Rutgers大學計算機係助理教授。最近的研究集中在機器學習和數據挖掘、推薦和搜索係統、知識圖和計算經濟學的交叉上,包括1)解釋機器學習及其在決策支持係統中的應用--開發可解釋的機器學習理論和用於決策支持係統的算法,例如個性化推薦和搜索;2)基於神經網絡建模和自然語言處理的對話搜索、推薦和QA算法;3)網絡經濟學---應用和分析基於Web的應用中的經濟理論,如推薦、搜索和共享經濟。我的團隊也對"個性化X"感興趣,包括個性化推薦、搜索、教育、聊天機器人等。
個人主頁:http://yongfeng.me/
何向南
中國科學技術大學信息與技術學院、大數據學院教授。研究方向是信息檢索、數據挖掘和多媒體分析。共發表會議期刊論文六十餘篇,如SIGIR、WWW、KDD和MM,以及包括TKDE、TOIS和TMM在內的期刊。其推薦係統方麵的工作獲得了WWW 2018和ACM SIGIR 2016年度最佳論文獎的榮譽提名。此外還擔任過幾個頂級會議的高級PC成員,包括SIGIR、WWW、KDD和MM等,以及TKDE、TOIS和TMM等期刊的審稿人。
劉淇
中國科學技術大學副教授、博導。研究方向為數據挖掘、機器學習、推薦係統、社交網絡分析.
李晨亮
武漢大學副教授。武大珞珈青年學者,大數據分析與人工智能研究所(副所長)。研究方向為信息檢索、自然語言處理、統計學習、數據挖掘、社交媒體分析和挖掘。
趙鑫
北京大學博士,中國人民大學信息學院教師。研究領域為社交數據挖掘和自然語言處理領域,共發表CCF A/B、SCI論文40餘篇, Google Scholar引用1500餘次。博士期間的研究工作主要集中在社交媒體用戶話題興趣建模研究,同時獲得穀歌中國博士獎研金和微軟學者稱號。其中ECIR’11提出的Twitter-LDA成為短文本主題建模重要基準比較方法之一,單文引用次數近700次。目前主要關注與社會經濟緊密相關的商業大數據挖掘,研究用戶意圖檢測、用戶畫像以及推薦係統,將理論技術運用到實踐之中,承擔國家自然科學青年基金、北京市自然科學青年基金,入選第二屆CCF“青年人才托舉計劃”。擔任多個國際頂級期刊和學術會議評審、AIRS 2016出版主席、SMP 2017領域主席以及NLPCC 2017領域主席。 [http://playbigdata.com/batmanfly/]
劉奕群
清華大學計算機科學與技術係副教授。主要研究興趣集中在網絡搜索引擎技術,尤其是基於用戶行為分析方法改進搜索引擎性能這一研究領域。麵對海量繁雜的網絡數據與千差萬別的用戶行為,傳統的信息檢索、機器學習、自然語言處理技術在搜索引擎係統中的應用麵臨著極大的挑戰。為應對這一挑戰,利用搜索引擎海量規模的用戶行為數據信息,發揮“用戶群體智慧”的作用是非常必要的。基於這一思路,其在國家自然科學基金重點項目、青年項目、教育部博士點基金項目與清華—搜狐搜索技術聯合實驗室的支持下開展了一係列相關研究。
唐建
MILA-QuebecAI研究所和HEC蒙特利爾的助理教授。在此之前是密歇根大學和卡內基梅隆大學的博士後。2014-2016年間在微軟亞研工作。
穀文棟
微信公眾號 resyschina , ResysChina發起人
洪亮劼
Etsy數據科學主管,前雅虎研究院高級研發經理
Yehuda Koren
Netflix Prize冠軍隊成員,曾就職雅虎,現就職於穀歌,代表文獻:Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
Jure Leskovec
斯坦福大學計算機科學係副教授。研究重點是挖掘和建模大型的社會和信息網絡,它們的進化,以及信息的擴散和對它們的影響。調查的問題是由大規模數據、網絡和在線媒體推動的。
Hao Ma
Julian MaAuley
加利福尼亞大學聖迭戈分校助理教授。研究方向為社交網絡、數據挖掘、推薦係統。
Robin Burke
科羅拉多大學波德分校教授。主要研究方向為個性化推薦係統。
個人主頁:https://www.colorado.edu/cmci/people/college-leadership/robin-burke
Bamshad Mobasher
Bamshad Mobasher博士,芝加哥的計算和數字媒體學院網絡智能中心主任,計算機科學係教授和網絡智能中心主任。他也是德保羅大學數據挖掘和預測分析中心的共同創始人和總監。
個人主頁:https://www.cdm.depaul.edu/Faculty-and-Staff/Pages/faculty-info.aspx?fid=653
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最近更新:2019-12-9
近年來,圖神經網絡在物理化學、計算機視覺、仿真、醫療保健、無線通信、物流、自然語言處理、因果關係、知識表示和推薦等領域得到了廣泛的應用。在這個演講中,我將簡要介紹圖神經網絡及其與深度學習的關係。我還將討論如何在GNN中包含對稱性,並討論我所從事的一些應用。在演講的最後一部分,我將更詳細地討論GNN如何應用於KR、IR和推薦係統。
This paper describes a new version of the mixed-initiative collaborative level designing system: Baba is Y'all, as well as the results of a user study on the system. Baba is Y'all is a prototype for AI-assisted game design in collaboration with others. The updated version includes a more user-friendly interface, a better level-evolver and recommendation system, and extended site features. The system was evaluated via a user study where participants were required to play a previously submitted level from the site and then create their own levels using the editor. They reported on their individual process creating the level and their overall experience interacting with the site. The results have shown both the benefits and limitations of a mixed-initiative system and how it can help with creating a diversity of `Baba is You' levels that are both human and AI designed while maintaining their quality.