RSPapers学习资料汇总-推荐系统必读论文集锦

Ray

RSPapers

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。

RSPapers项目截图

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。

RSPapers项目结构

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

  1. 可以直接访问项目主页浏览所有内容。

  2. 使用GitHub的搜索功能,输入关键词查找感兴趣的论文。

  3. 可以Fork项目到自己的仓库,方便长期学习使用。

  4. 项目会定期更新,建议Watch项目及时获取最新论文信息。

  5. 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! 🚀

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

awesome-project-ideas

提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。

Project Cover

DeepCTR

DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库,提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口,适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x,支持多种复杂模型的构建和预测。

Project Cover

fun-rec

本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者,内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战,助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理,FunRec学习社区提供交流和技术支持。

Project Cover

RecAI

RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统,主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术,包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法,解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求,打造更加智能和可信赖的推荐系统。

Project Cover

recommenders

Recommenders项目支持开发者和技术爱好者从概念到部署推动推荐系统的发展。项目提供完整的教程,包括数据准备、模型建立、评估和优化,通过丰富的Jupyter笔记本示例展示各种推荐算法的实际应用。

Project Cover

applied-ml

通过精选的论文、文章和博客,学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理,以及所取得的商业成果,以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

Project Cover

RSPapers

RSPapers提供综合的推荐系统研究资源,覆盖系统教程、综合调研和多种议题,如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等,加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新,包含多领域实用案例及隐私保护策略,非常适合研究者与实践者。

Project Cover

Awesome-LLM-for-RecSys

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点,提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态,举行定期论文评述,旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

Project Cover

trieve

Trieve 提供自托管解决方案,支持语义密集向量搜索、拼写容错搜索、子句高亮显示、推荐、RAG API 路由等功能。用户可自定义模型并优化混合搜索,Trieve 还支持流行度排名、重复检测等,适用于本地或公司VPC的高效搜索基础设施搭建。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号