(转)推荐系统—从入门到精通(论文选摘)

为了方便大家从理论到实践,从入门到精通,循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识。特做了个读物清单。大家可以按此表阅读,也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求(为避免初学者疲于奔命,每个方向只推荐几篇经典文献)。
1. 中文综述(了解概念-入门篇)
a) 个性化推荐系统的研究进展 ok
b) 个性化推荐系统评价方法综述 ok
2. 英文综述(了解概念-进阶篇)
a) 2004ACMTois-Evaluating collaborative filtering recommender systems  ok
b) 2004ACMTois -Introduction to Recommender Systems - Algorithms and evaluation
c) 2005IEEEtkde Toward the next generation of recommender systems - A survey of the state-of-the-art and possible extensions ok
3. 动手能力(实践算法-入门篇)
a) 2004ACMtois Item-based top-N recommendation algorithms(协同过滤) ok
b) 2007PRE Bipartite network projection and personal recommendation(网络结构) ok
4. 动手能力(实践算法-进阶篇)
a) 2010PNAS-Solving the apparent diversity-accuracy dilemma of recommender systems (物质扩散和热传导) ok
b) 2009NJP Accurate and diverse recommendations via eliminating redundant correlations (多步物质扩散) ok
c) 2008EPL Effect of initial configuration on network-based Recommendation (初始资源分配问题) NO
5. 推荐系统扩展应用(进阶篇)
a) 2009EPJB Predicting missing links via local information(相似性度量方法)
b) 2010theis-Evaluating Collaborative Filtering over time(基于时间效应的博士论文)
c) 2009PA Personalized recommendation via integrated diffusion on user-item-tag tripartite graphs (基于标签的三部分图方法) ok
d) 2004LNCS Trust-aware collaborative filtering for recommender systems(基于信任机制) ok
e) 1997CA-Fab_content-based, collaborative recommendation(基于文本信息)
6. 推荐结果的解释(进阶篇)
a) 2000CSCW-Explaining Collaborative Filtering Recommendations ok
b) 2011PRE-Information filtering via biased heat conduction
c) 2011PRE- Information filtering via preferential diffusion ok
d) 2010EPL Link Prediction in weighted networks - The role of weak ties  ok
e) 2010EPL-Solving the cold-start problem in recommender systems with social tags  ok
7. 推荐系统综合篇(专著、大型综述、博士论文)
a) 2005Ziegler-thesis-Towards Decentralized Recommender Systems ok

b) 2010Recommender Systems Handbook

时间: 2024-10-28 01:51:31

(转)推荐系统—从入门到精通(论文选摘)的相关文章

推荐系统的循序进阶读物(从入门到精通)

转载一篇文章,作为记录,有时间去看一遍- 为了方便大家从理论到实践,从入门到精通,循序渐进系统地理解和掌握推荐系统相关知识.特做了个读物清单.大家可以按此表阅读,也欢迎提出意见和指出未标明的经典文献以丰富各学科需求(为避免初学者疲于奔命,每个方向只推荐几篇经典文献).1. 中文综述(了解概念-入门篇)a) 个性化推荐系统的研究进展b) 个性化推荐系统评价方法综述2. 英文综述(了解概念-进阶篇)a) 2004ACMTois-Evaluating collaborative filtering r

《Word 2003从入门到精通》第三部分(高级排版)WORD课件

<Word 2003从入门到精通>第三部分(高级排版) 讲师 朱先忠 Part 0主要内容 Part 1 使用分节符 1.1 节定义 节是Word中一个大型的独立编辑单位,每一节都可以设置成不同的格式.通过插入分节符可以将文档分成许多节,然后根据需要设置每一节的不同格式.打个比方,分节符就像一道篱笆,将栏格式设置围起来.灵活使用分节符可以达到最大限度地美化界面,但是此概念的使用有许多细节需要注意,想灵活使用有一定难度. [提示]默认情况下,整个文档即是一节.节在许多界面中普通存在,但许多初级用

从入门到精通Puppet的实践之路

本文有感于<精通Puppet配置管理工具>在豆瓣上的某些差评而顺手写的书评. 半路出家   故事要从12年初说起.  某天,部门老大让我所在team的老大调研一下当下业界的配置管理工具.于是我的老大给我分配了一个棘手的任务,要求我转型去做devops,并尝试在本季度内使用Puppet来管理现有的IAAS内部平台上的所有业务,工作成果计入KPI.    于是,我半路出家从dev转成了ops.    我花了几天的时间把learning Puppet动手练习了一遍,在会使用几个基础的resource

大数据系统学习零基础入门到精通加项目实战2017最新全套视频教程

38套大数据,云计算,架构,数据分析师,Hadoop,Spark,Storm,Kafka,人工智能,机器学习,深度学习,项目实战视频教程 视频课程包含: 38套大数据和人工智能精品高级课包含:大数据,云计算,架构,数据挖掘实战,实时推荐系统实战,电视收视率项目实战,实时流统计项目实战,离线电商分析项目实战,Spark大型项目实战用户分析,智能客户系统项目实战,Linux基础,Hadoop,Spark,Storm,Docker,Mapreduce,Kafka,Flume,OpenStack,Hiv

Spark2.0从入门到精通:Scala编程、大数据开发、上百个实战案例、内核源码深度剖析视频教程

38套大数据,云计算,架构,数据分析师,Hadoop,Spark,Storm,Kafka,人工智能,机器学习,深度学习,项目实战视频教程 视频课程包含: 38套大数据和人工智能精品高级课包含:大数据,云计算,架构,数据挖掘实战,实时推荐系统实战,电视收视率项目实战,实时流统计项目实战,离线电商分析项目实战,Spark大型项目实战用户分析,智能客户系统项目实战,Linux基础,Hadoop,Spark,Storm,Docker,Mapreduce,Kafka,Flume,OpenStack,Hiv

火云开发课堂 - 《Shader从入门到精通》系列 第一节:Shader介绍与工程搭建

<Shader从入门到精通>系列在线课程 第一节:Shader介绍与工程搭建 视频地址:http://edu.csdn.net/course/detail/1441/22665?auto_start=1 交流论坛:http://www.firestonegames.com/bbs/forum.php 工程下载地址:请成为正式学员获取工程 课程截图: 项目实例: 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

SaltStack 入门到精通 - 第一篇: 安装SaltStack

实际环境的设定: 系统环境: centos6 或centos5 实验机器: 192.168.1.100 软件需求: salt 套件,及其需求环境 实验目的: 成功安装salt,并实现salt主从间通讯 特殊设置: 其它目的: 安装SaltStack(下面简称为salt) epel安装:salt安装需要epel源支持,所以在安装salt前需要先安装epel包 # centos5 下载下面rpm  wget -O    epel.rpm https://dl.fedoraproject.org/pu

SaltStack 入门到精通 - 第七篇: Targeting

什么是Targeting? Targeting minions 是指那些minion会作为运行命令或是执行状态的目标.这些目标可以是一个主机名,系统信息,定义的分组,甚至是自定义的绑定的对象. 例如命令  salt web1 apache.signal restart 可以重启ID 为web1的minion的apache.当然也可以在top文件中使用web1来作为目标匹配的内容: base:   'web1':     - webserver Targing 有哪些匹配方式? Minion Id

CUDA从入门到精通

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...