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【论文推荐】最新5篇推荐系统相关论文—文档向量矩阵分解、异构网络融合、树结构深度模型、深度强化学习、负二项矩阵分解【导读】专知内容组整理了最近五篇推荐系统（RecommenderSystem）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!
本文提出了基于项目相似度改进的协同过滤TopN推荐算法,该算法主要研究目的在于增强长尾项目发掘能力的同时,不降低推荐结果的精度。.主要工作包括：1.分析用户活跃度对推荐结果的影响,引入用户活跃度概念,削弱活跃用户对推荐结果的影响,提高长尾项目的...
【论文标题】LocalLatentSpaceModelsforTop-NRecommendation（KDD-2018 ）【论文作者】—EvangeliaChristak
四、我选择TopN推荐！就我看推荐系统论文一年以来的经验来说，学术上大部分人都选择去做评分预测任务，当然，现在开始也有很多工作都在做TopN任务。但，我真真觉得推荐系统，预测个评分有什么用啊，预测了是高分，用户就会看吗？
推荐算法效果测评的话可以把原始数据集按8:2随机切割，8用作训练2用作测试，把你写的推荐算法在训练集上跑出的TopN跟测试集作比对，计算出准确率、召回率、覆盖度、流行度等，便可以多角度对你的推荐算法做出评价了。.除了基于领域的协同过滤算法外...
【摘要】：推荐系统在进行协同过滤TOPN推荐时,一直饱受到新用户冷启动问题困扰,即为缺少丰富行为数据的新用户推荐时效果不佳。针对这个问题,现有研究往往集中于理论层面的新用户冷启动问题解决,却忽略了应用层面的新用户冷启动问题分析。有别于现有思路,本文结合推荐实际TOPN推荐情况,提出...
我也刚看到这个问题。.我的观点：评分预测关注的主要是分数，既预测的分数和真实分数的误差尽可能小；而TopN推荐侧重于推荐N个和用户喜好相似的物品列。.亚马逊科学家的观点在于：TopN推荐更符合实际的需求。.例如：将一部你喜欢的电影（真实打分为4.5...
本次接收的论文按照推荐系统应用场景可以大致划分为：CTR预估、TopN推荐、对话式推荐、序列推荐等。同时，GNN、强化学习、多任务学习、迁移学习、AutoML、元学习在推荐系统的落地应用也成为当下的主要研究点。
推荐论文列表下面罗列下ECAI2020会议中的7篇推荐系统相关的论文。没错，就7篇，相比于IJCAI和AAAI这两个人工智能顶会论文数量是少了不少。ShallowNeuralModelsforTop-NRecommendation.
另一方面，可能是因为数据资源的限制，大多数学术论文都把推荐问题看做评分预测问题，而实际应用中最常见的是TopN推荐，虽然TopN推荐问题可以归纳成评分问题，但并不是每种评分预测算法都能直接用来解决TopN推荐问题。本书大部分篇幅都在...
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本文提出了基于项目相似度改进的协同过滤TopN推荐算法,该算法主要研究目的在于增强长尾项目发掘能力的同时,不降低推荐结果的精度。.主要工作包括：1.分析用户活跃度对推荐结果的影响,引入用户活跃度概念,削弱活跃用户对推荐结果的影响,提高长尾项目的...
【论文标题】LocalLatentSpaceModelsforTop-NRecommendation（KDD-2018 ）【论文作者】—EvangeliaChristak
四、我选择TopN推荐！就我看推荐系统论文一年以来的经验来说，学术上大部分人都选择去做评分预测任务，当然，现在开始也有很多工作都在做TopN任务。但，我真真觉得推荐系统，预测个评分有什么用啊，预测了是高分，用户就会看吗？
推荐算法效果测评的话可以把原始数据集按8:2随机切割，8用作训练2用作测试，把你写的推荐算法在训练集上跑出的TopN跟测试集作比对，计算出准确率、召回率、覆盖度、流行度等，便可以多角度对你的推荐算法做出评价了。.除了基于领域的协同过滤算法外...
【摘要】：推荐系统在进行协同过滤TOPN推荐时,一直饱受到新用户冷启动问题困扰,即为缺少丰富行为数据的新用户推荐时效果不佳。针对这个问题,现有研究往往集中于理论层面的新用户冷启动问题解决,却忽略了应用层面的新用户冷启动问题分析。有别于现有思路,本文结合推荐实际TOPN推荐情况,提出...
我也刚看到这个问题。.我的观点：评分预测关注的主要是分数，既预测的分数和真实分数的误差尽可能小；而TopN推荐侧重于推荐N个和用户喜好相似的物品列。.亚马逊科学家的观点在于：TopN推荐更符合实际的需求。.例如：将一部你喜欢的电影（真实打分为4.5...
本次接收的论文按照推荐系统应用场景可以大致划分为：CTR预估、TopN推荐、对话式推荐、序列推荐等。同时，GNN、强化学习、多任务学习、迁移学习、AutoML、元学习在推荐系统的落地应用也成为当下的主要研究点。
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另一方面，可能是因为数据资源的限制，大多数学术论文都把推荐问题看做评分预测问题，而实际应用中最常见的是TopN推荐，虽然TopN推荐问题可以归纳成评分问题，但并不是每种评分预测算法都能直接用来解决TopN推荐问题。本书大部分篇幅都在...
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