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RecSysPapers

推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文,涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展,提供分类和阅读指引,是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践,对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。

推荐系统相关论文汇总

(English Version is Here)

介绍

  1. 截至2023-12-30,本仓库收集汇总了推荐系统领域相关论文共827篇,涉及:召回粗排精排重排多任务多场景多模态冷启动校准纠偏多样性公平性反馈延迟蒸馏对比学习因果推断Look-AlikeLearning-to-Rank强化学习等领域,本仓库会跟踪业界进展,持续更新。
  2. 因文件名特殊字符的限制,故论文title中所有的:都改为了-,检索时请注意。
  3. 文件名前缀中带有[]的,表明本人已经通读过,第一个[]中为论文年份,第二个[]中为发表机构或公司(可选),第三个[]中为论文提出的model或method的简称(可选)。
  4. 在某些一级分类下面,还有若干二级分类;一篇论文可能应该涉及多个二级分类(例如用对比学习的方法做召回),最终我会将论文放在较主要的那一类下;分类也会随时调整优化,欢迎在issue中提出宝贵意见。
  5. 若您是文章作者,且不希望您的论文出现在这里,请在issue中提出,我核实后会马上下架。
  6. 关于排序算法的一些实现,请见我的另一个repo: https://github.com/tangxyw/RecAlgorithm
  7. 本仓库仅供交流学习使用,不做任何商业目的。

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