RSPapers:推荐系统必读论文集锦 🔥
RSPapers是GitHub上一个非常受欢迎的推荐系统论文集合,由张宏磊(hongleizhang)整理维护。该项目为推荐系统研究者和实践者提供了系统全面的学习资料,受到广泛关注。本文将对RSPapers项目进行详细介绍,帮助读者更好地利用这一优质资源。
项目概览
RSPapers项目地址:https://github.com/hongleizhang/RSPapers
该项目收录了推荐系统领域的经典论文和教程,涵盖范围广泛,包括:
- 系统性教程
- 综合性综述
- 通用推荐系统
- 社交推荐系统
- 基于深度学习的推荐系统
- 冷启动问题
- 基于位置的推荐
- 高效推荐系统
- 探索与利用问题
- 可解释性推荐
- CTR预测
- 知识图谱推荐
- 基于评论的推荐
- 对话式推荐系统
- 工业界实践
- 隐私保护推荐
- 大语言模型推荐
目前该项目已获得6100+星标,1300+fork,是推荐系统领域最受欢迎的论文集合之一。
主要内容
RSPapers项目按主题分类整理了大量高质量论文,主要包括以下几个部分:
1. 教程(Tutorials)
收录了多个顶级会议的推荐系统相关教程,如ICML、RecSys、SIGIR等。这些教程由该领域知名研究者主讲,是入门推荐系统的优质资料。
2. 综述(Surveys)
整理了推荐系统各个方向的综述论文,包括混合推荐、社交推荐、深度学习推荐等。这些综述对相关研究方向进行了系统总结,有助于快速了解研究现状。
3. 通用推荐系统(General RS)
收录了协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的代表性论文。这些论文奠定了推荐系统的基础,是必读文献。
4. 社交推荐系统(Social RS)
整理了利用社交信息进行推荐的相关论文,探讨如何将用户社交关系融入推荐模型。
5. 基于深度学习的推荐系统(Deep Learning based RS)
收集了将深度学习技术应用于推荐系统的相关论文,反映了近年来的研究热点。
此外,项目还包括冷启动问题、CTR预测、知识图谱推荐等多个专题。每个主题下都精选了该方向的代表性论文,方便研究者快速找到所需资料。
使用指南
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可以直接访问项目主页浏览所有内容。
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使用GitHub的搜索功能,输入关键词查找感兴趣的论文。
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可以Fork项目到自己的仓库,方便长期学习使用。
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项目会定期更新,建议Watch项目及时获取最新论文信息。
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如果发现优秀的论文,可以提交Pull Request贡献到项目中。
总结
RSPapers项目为推荐系统研究者和实践者提供了一个优质的学习资源库。无论是初学者还是资深研究人员,都可以在这里找到有价值的论文和教程。希望本文的介绍能够帮助更多人了解和利用这一宝贵资源,促进推荐系统领域的发展与创新。
推荐系统是一个rapidly evolving的领域,持续关注最新进展很重要。欢迎大家关注RSPapers项目,共同学习进步! 🚀