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1新智元KDD专题来源：KDD2017官网【新智元导读】2017年的数据挖掘顶会KDD正式开幕，包括最佳论文在内的一系列奖项公布。今年KDD，华人在接收论文里表现突出，尤其是第一作者。不仅如此，在接收的200多篇论文里，有20多篇...
点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要9分钟Follow小博主，每天更新前沿干货【导读】本文为大家收集整理了KDD2020会议上推荐系统方面的一些论文汇总。ACM...
经典论文奖：CELF算法KDD2019的经典论文奖（TestofTimeAward）颁发给KDD2007的最佳学生论文：Cost-effectiveOutbreakDetectioninNetworks，作者来自CMU和Nielsen...
KDD2019的经典论文奖(TestofTimeAward)颁发给KDD2007的最佳学生论文：Cost-effectiveOutbreakDetectioninNetworks，作者来自CMU和NielsenBuzzMetrics。在这篇论文中，来自CMU的JureLeskovec等人提出名为CELF的优化算法(Cost_EffectiveLazyForwardselection)，用于改进贪心算法的效率，可以比原始贪心算法快700倍。
part1/经典款论文1.KDD2016，Node2vec经典必读第一篇，平衡同质性和结构性《node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks》2.WWW2015，LINE1阶+2阶相似度《Line:Large-scaleinformationnetworkembedding》3.KDD2016，SDNE多层自4.
如何看待KDD20文章PolicyGNN代码无法复现的问题？.数据挖掘.机器学习.深度学习（DeepLearning）.图神经网络（GNN）.
最经典的推荐算法综述.2、CollaborativeFilteringRecommenderSystems.JBSchafer关于协同过滤最经典的综述.3、HybridRecommenderSystems:SurveyandExperiments.4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》.5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等.6、RecommendersystemsLLü,…
KDD2021最佳论文等奖项出炉，首尔大学、斯坦福获奖，北理工上榜,斯坦福,论文,科学,学术,张量,维也纳大学机器之心报道机器之心编辑部国际数据挖掘顶会KDD2021刚刚放出了最佳论文等奖项，最受瞩目的最佳论文奖由首尔大学和斯坦福大学等...
但在所讨论的几个领域，顶级会议的重要性无论怎么强调都不为过。.可以从以下几点说明：（1）因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，新的工作层出不穷，如果把论文投到期刊上，一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先...
RSsHandbook中专门讲述协同过滤的一章，其中对近年协同过滤的一些重要突破进行了介绍，包括因式分解，时间相关推荐，基于近邻的推荐以及多种方法的融合，内部不多，但其中引用的论文值得细看.SuX,KhoshgoftaarTM.Asurveyofcollaborativefilteringtechniques[J...
1新智元KDD专题来源：KDD2017官网【新智元导读】2017年的数据挖掘顶会KDD正式开幕，包括最佳论文在内的一系列奖项公布。今年KDD，华人在接收论文里表现突出，尤其是第一作者。不仅如此，在接收的200多篇论文里，有20多篇...
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经典论文奖：CELF算法KDD2019的经典论文奖（TestofTimeAward）颁发给KDD2007的最佳学生论文：Cost-effectiveOutbreakDetectioninNetworks，作者来自CMU和Nielsen...
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part1/经典款论文1.KDD2016，Node2vec经典必读第一篇，平衡同质性和结构性《node2vec:ScalableFeatureLearningforNetworks》2.WWW2015，LINE1阶+2阶相似度《Line:Large-scaleinformationnetworkembedding》3.KDD2016，SDNE多层自4.
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最经典的推荐算法综述.2、CollaborativeFilteringRecommenderSystems.JBSchafer关于协同过滤最经典的综述.3、HybridRecommenderSystems:SurveyandExperiments.4、项亮的博士论文《动态推荐系统关键技术研究》.5、个性化推荐系统的研究进展.周涛等.6、RecommendersystemsLLü,…
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但在所讨论的几个领域，顶级会议的重要性无论怎么强调都不为过。.可以从以下几点说明：（1）因为机器学习、计算机视觉和人工智能领域发展非常迅速，新的工作层出不穷，如果把论文投到期刊上，一两年后刊出时就有点out了。因此大部分最新的工作都首先...
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