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Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review

推荐系统的基础模型论文列表

Foundation modelsRecommender SystemLarge Language ModelsMultimodal Recommender SystemTransferable RecommendationGithub开源项目

本综述探讨了在没有显式ID特征的情况下，推荐系统如何运用基础模型和大语言模型提升性能。内容涉及ID嵌入的必要性、推荐系统从匹配到生成的新模式、大语言模型的应用以及多模态推荐系统的未来趋势。通过详尽分析当前研究和案例，这些论文为推荐系统的发展提供了有价值的见解和前瞻性方向。

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介绍相关项目
fun-rec - 系统化机器学习推荐算法教程与实战
FunRecGithub开源项目推荐系统机器学习算法工程师阿里天池
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。
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集
Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习
该项目汇集了搜索、推荐和广告领域的前沿深度学习论文，收录了100多篇顶级会议论文。内容涵盖嵌入、匹配、排序(如CTR/CVR预测)、后排序、迁移学习和强化学习等关键技术，包括DSSM、YouTube DNN等经典模型。收录了Google、Facebook、Alibaba等顶级科技公司的研究成果，为从业者提供全面的学习资源和研究参考。通过这些精选论文，读者可深入了解行业前沿技术和实践应用。
recommenderlab - R语言推荐系统开发与评估框架
GithubR包recommenderlab协同过滤开源项目推荐系统评估框架
recommenderlab是一个用于开发和评估推荐系统的R语言框架。它支持用户-物品矩阵的稀疏表示，提供多种主流推荐算法，包括UBCF、IBCF、SVD、Funk SVD、ALS等。框架具备Top-N推荐、交叉验证、评分和二元数据处理等功能。recommenderlab还提供了训练/测试分割、MSE、RMSE、MAE等多种评估方法和指标，适用于电商、内容推荐等多个领域，为推荐系统研究和开发提供了全面的工具支持。
RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统
AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习
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。
RecBole2.0 - 推荐系统前沿研究的综合开源工具集
GithubPyTorchRecBole开源框架开源项目推荐系统深度学习
RecBole2.0是一个推荐系统扩展库,涵盖8个前沿研究领域,包括数据增强、元推荐、去偏推荐等。该库提供从数据处理到算法实现的完整功能,便于开展最新推荐系统研究。它继承了RecBole的易用性,并增添了新功能和模型,是推荐系统研究的重要工具。
nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析
GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记
本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
BayesianDeepLearning-Survey - 贝叶斯深度学习的不断更新综述
Github人工智能开源项目机器学习概率模型深度学习贝叶斯深度学习
本项目是贝叶斯深度学习(BDL)的持续更新综述,扩展自ACM Computing Surveys 2020年发表的论文。涵盖BDL在推荐系统、领域适应、医疗保健、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。通过定期更新,为研究人员提供BDL最新进展概述,展示这一框架在多个应用中的潜力。
ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编 全面概览前沿进展
Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述
本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。
LLM4RS - 将ChatGPT应用于推荐系统的实证研究
ChatGPTGithub大语言模型实验分析开源项目排序策略推荐系统
LLM4RS项目从信息检索角度评估了ChatGPT在推荐系统中的表现。研究对比了点式、配对式和列表式排序方法，发现ChatGPT在多个领域数据集上表现突出，其中列表式排序在成本和性能间达到最佳平衡。项目还探讨了ChatGPT解决冷启动问题和提供可解释推荐的潜力。LLM4RS提供了全面的评估框架、数据集和实验结果，为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了重要参考。
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