推荐系统
1.推荐系统相关会议：
RecSys
SIGKDD
WSDM
ICDM
SDM
SIGIR
CIKM
WWW
AAAI
IJCAI
2.相关scholar
(1)Yehuda Koren:
个人主页：Koren's HomePage
主要贡献：Netflix Prize的冠军队成员，是推荐系统领域的大神级人物，现就职于雅虎
代表文献：Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
(2)Hao Ma:
个人主页：HaoMa's HomePage
主要贡献：社会化推荐领域的大牛，提出了许多基于社会化推荐的有效算法，现就职于微软
代表文献：SoRec: Social Recommendation Using Probabilistic Matrix Factorization
(3)郭贵冰:
个人主页：Guibing Guo's HomePage
主要贡献：国内推荐系统大牛，创办了推荐系统开源项目LibRec
代表文献：TrustSVD: Collaborative Filtering with Both the Explicit and Implicit Influence of User Trust and of Item Ratings
(4)Hao Wang
个人主页：HaoWang's HomePage
主要贡献：擅长运用深度学习技术提高推荐系统性能
代表文献：Collaborative deep learning for recommender systems
(5)何向南
个人主页：Xiangnan He's Homepage
主要贡献：运用深度学习技术提高推荐系统性能
代表文献：Neural Collaborative Filtering
(6)Robin Burke
个人主页：rburke's HomePage
主要贡献：混合推荐方向的大牛
代表文献：Hybrid recommender systems: Survey and experiments
(7)项亮
主要贡献：国内推荐系统领域中理论与实践并重的专家，Netflix Prize第二名
代表文献：《推荐系统实践》。
(8)石川
个人主页：shichuan's HomePage
主要贡献：研究方向为异质信息网络上的推荐，提出了加权的异质信息相似度计算等
代表文献：Semantic Path based Personalized Recommendation on Weighted Heterogeneous Information Networks
3.相关paper：
项目链接：hongleizhang/RSPapers
4.相关course
Recommender Systems Specialization
最近，coursea上开放了推荐系统专项课程《Recommender Systems Specialization》。
5相关dataset
（1）MovieLens
适用于传统的推荐任务，提供了3种不同规模的数据，包含用户对电影的评分信息，用户的人口统计学特征以及电影的描述特征。
（2）Filmtrust
适用于社会化推荐任务，规模较小，包含用户对电影的评分信息，同时包含用户间的信任社交信息。
（3）Douban
适用于社会化推荐任务，规模适中，包含用户对电影的评分信息，同时包含用户间的信任社交信息。
（4）Epinions
适用于社会化推荐任务，规模较大，包含用户对电影的评分信息，同时包含用户间的信任社交信息，值得注意的是，该数据集同时还包括不信任关系信息。
（5）Yelp
几乎适用于所有推荐任务，数据规模大，需要手动提取自己需要的信息，包含评价评分信息，用户信息（注册信息、粉丝数量、朋友信息），商品信息（属性信息、位置信息、图像信息），建议信息等。
6.相关code
1、LibRec
java版本开源推荐系统，包含了70多种经典的推荐算法。
2、Surprise
python版本开源推荐系统，包含了多种经典的推荐算法。
3、LibMF
c++版本开源推荐系统，主要实现了基于矩阵分解的推荐算法。
4、Recommender-System
python版本开源推荐系统，包含了多种经典的推荐算法。
5、Neural Collaborative Filtering