RecSys

推荐系统的因果推断：Causal Inference for Recommender Systems（RecSys，2020）

文章目录说明1.推荐和因果2.理论做法2.1.符号说明2.2.潜在结果下的矩阵分解2.3.忽略性假设2.4.经典因果推断3.去混杂因素推荐器3.1.曝光模型3.2.结果模型3.3.为何有效？3.4.算法4.实验4.1.评价指标【参考】【修改记录】说明这篇博客是一篇论文的学习笔记。1.推荐和因果推荐系统（RecommenderSystem），大家都很熟悉了。推荐系统的任务为预测“用户偏好”和“用户评
lcg_magic·2022-10-30 07:01

Recsys2021 | 基于Transformer的会话推荐

这一回主要讲解Transformers4Rec论文主体提出的方法。本文提出了一整套序列推荐建模的pipeline，包括了数据预处理/特征工程模块；模型训练和评估模块和Transformers元架构模块等。几个亮点可以提前预览下，1.数据预处理模块引入了NVIDIA开源的Tabular[1]库，能够显著降低从原始数据到模型输入之间的转换时间，提高训练和推理性能。2.模型训练与评估模块主要在Huggi
文文学霸·2022-10-23 09:24

推荐系统之Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精读和实战

MovieLens数据集介绍2数据组织3模型构建4模型训练和保存5模型预测三、论文详细解读一、youtube深度神经网络模型介绍YouTube是如今工业界最大和最复杂的推荐系统之一，2016年9月，Youtube在RecSys
a flying bird·2022-10-19 14:56

RecSys2022 | 当推荐系统遇到量子计算

文本介绍的工作旨在通过实验探索目前可用的量子计算机的可行性，期望基于量子退火范式，建立一个利用社区检测的推荐系统，目前该工作已发表于2022年的推荐系统年会RecSys上。
机器学习与推荐算法·2022-09-24 07:47

Recsys2021 | 推荐系统论文整理和导读

本期主要整理和分类了Recsys2021的ResearchPapers和Reproducibilitypapers。按照推荐系统的研究方向和使用的推荐技术来分类，方便大家快速检索自己感兴趣的文章。
文文学霸·2022-09-19 07:00

RecSys2022推荐系统论文集锦

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标第16届推荐系统年会（ACMRecSys2022）将于2022年9月18日-23日在美国西雅图举行，大会表明将以更加包容的方式通过线上与线下混合举办的形式允许更多的推荐系统研究人员与从业者参与其中。推荐系统年会侧重于探讨推荐系统研究过程中的新颖任务、关键挑战以及全新的观点，因此我们可以期待今年的会议都会收录哪些有意思或者有想法的论文。历届顶级会议关于推荐系统
机器学习与推荐算法·2022-08-12 07:52

ICDE‘22推荐系统论文之Research篇

推荐系统论文梳理ICML/ICLR'22推荐系统论文梳理WWW'22推荐系统论文之序列推荐篇WWW'22推荐系统论文之多任务与对比学习篇WWW'22推荐系统论文之图神经网络篇ACL/NAACL'22推荐系统论文梳理RecSys
AI算法札记·2022-08-05 20:58

第十二周.直播.DGL-KG, LifeSci讲解

摘要模型ConvE为什么是2D不是1D卷积模型本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：在线Latex公式DGL有三个比较知名的开源库，DGL-KG,DGL-LifeSci,DGL-Recsys
oldmao_2000·2022-07-02 07:51

PyTorch 被大量网友反馈，TorchRec 这一新库“诞生”且规模宏大

PyTorch被吐槽，正式发布推荐系统库TorchRec之所以会有TorchRec的出现，是因为RecSys(推荐系统)包含很多成熟的AI技术，程序员一般不会通过
大工艺·2022-03-01 08:49

推荐算法炼丹笔记：CTR点击率预估系列入门手册

（一）FiBiNET：结合特征重要性和双线性特征交互进行CTR预估1.1背景本文发表在RecSys2019，主要通过动态学习不同特征的特征重要性权重，解决CTR预估中对不同场景下不同特征的权重（ReWeight
炼丹笔记·2022-02-19 08:54

基于图的推荐算法(2): HOP-Rec: High-Order Proximity for Implicit Recommendation

前言RecSys2018:融合图结构、并结合MF思想的推荐算法相关研究参见：基于图的推荐算法(1):Query-basedMusicRecommendationsviaPreferenceEmbedding
阿瑟_TJRS·2022-02-13 23:29

基于图的推荐算法(5): Spectral Collaborative Filtering

前言Recsys2018基于图神经网络对CF进行改进的算法研究相关研究参见基于图的推荐算法(4):GraphConvolutionalMatrixCompletion-(jianshu.com)摘要基于
阿瑟_TJRS·2022-02-13 20:19

因果推断推荐系统工具箱 - Deconfounded Recommendation（一）

文章名称【RecSys-2020】【UniversityofTuebingen】CausalInferenceforRecommenderSystems核心要点文章旨在利用因果推断的框架提高推荐系统效率
processor4d·2022-01-12 13:25

新闻推荐(9):Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations

前言Recsys2020中一篇关于新闻推荐的长文官方代码：https://github.com/danyang-liu/KRED来自微软亚研和中科大的合作关键问题/背景：新闻内容中包含有实体，是重要的辅助信息工业新闻推荐系统包含各种关键应用
阿瑟_TJRS·2021-12-21 11:44

【论文精读】推荐算法：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

  这篇论文是google的YouTube团队在16年9月的RecSys会议发表的，主要介绍推荐系统在DNN方面的尝试。
宅家学算法·2021-09-10 14:23

RecSys 2019：对in-batch负采样进行bias校正的Google双塔模型

文章目录1.总览2.考虑到bias的softmax损失修正3.如何计算batch内item的采样概率？4.其他的一些tricks梳理4.1Embedding标准化4.2softmax增强5.代码论文链接：Sampling-Bias-CorrectedNeuralModelingforLargeCorpusItemRecommendations1.总览目前，业界的推荐系统可以分成Retrieval和
贝壳er·2021-05-17 00:39

新闻推荐(8):Context-aware Graph Embedding for Session-based News Recommendation

前言Recsys2020中一篇关于新闻推荐的短文关键点：关注短期兴趣，session-based,基于图挖掘用户阅读序列的语义结构和关联由于实际新闻系统中登录用户相应的交互记录相对比较有限，会话级（短序列
阿瑟_TJRS·2021-04-17 18:42

从200多篇顶会论文看推荐系统前沿方向与最新进展

为了更加清楚的掌握推荐系统的前沿方向与最新进展，本文整理了最近一年顶会中推荐系统相关的论文，一共涵盖SIGIR2020,KDD2020,RecSys2020,CIKM2020,AAAI2021,WSDM2021
文文学霸·2021-04-03 22:35

11款推荐系统仿真器（模拟平台）汇总和点评

文章目录1.RecoGym2.RecSim3.Lenskit4.Recommenderlab5.MyMediaLite6.Python-Recsys7.Waffles8.LightFM9.SparrowRecSys10
白水baishui·2021-02-22 21:33

Sparrow RecSys 源码阅读

https://github.com/wzhe06/SparrowRecSys文章目录根据接口进行调试RecommendationServiceMovieServiceSimilarMovieServiceRecForYouServiceSpark离线计算的Scala代码EmbeddingprocessItemSequenceitem2vecdeepwalkgenerateTransitionMa
数学工具构造器·2021-01-13 15:26

结合论文看Youtube推荐系统中召回和排序的演进之路（上）篇

本文涉及的论文如下：【2008年】VideoSuggestionandDiscoveryforYouTube:TakingRandomWalksThroughtheViewGraph【RecSys2010
Thinkgamer_·2021-01-12 12:50

【序列推荐】RecSys2020|SSE-PT---个性化的Transformer推荐模型

前言文章发表在2020年RecSys会议，提出了一个SSE-PT（随机共享Embedding的个性化Transformer）模型。
文文学霸·2020-12-05 21:00

推荐系统炼丹笔记：RecSys2020-SSE-PT解锁序列数据挖掘新姿势

作者：一元公众号：炼丹笔记背景现在诸多的推荐算法在处理时间信息上,除了在自然语言常用的RNN,CNN等模型,就是基于Transformer的模型,但是和SASRec类似,效果不错,但是缺少个性化,而且没有加入基于个性化的用户embedding。为了克服这种问题,本文提出来一种个性化的Transformer(SSE-PT),该方法相较于之前的方案提升了5%。方案模型框架序列化推荐个性化Transfo
炼丹笔记·2020-11-21 11:51

2016RecSys-Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

作者以及单位PaulCovington（google）解决问题业务目标：用户u看过一些视频后，我们需要预测用户下一个要看的视频是100万分类中的哪一个分类？研究对象概述研究方法实际需求：规模大：传统无法满足。新鲜度：对新视频作出及时和合适的反馈。噪音：YouTube上的历史用户行为由于稀疏性和各种不可观察的外部因素而不可预测。我们很少能获得基本真实的用户满意度，更多的是隐式反馈噪声信号。实验环境：
andyham·2020-10-09 22:33

电商推荐系统做到60分容易，做到80分、90分却很难

在机器学习、推荐系统领域有十余年的前沿探索和工业实践经验，多篇论文发表在RecSys、CIKM等推荐系统国际学术会议上，现任京东推荐广告算法负责人。
京东智联云开发者·2020-10-09 19:22

STAMP:Short-TermAttention/MemoryPriorityModelfor Session-basedRecommendation

在2015年RecSys挑战赛和20
昕晴·2020-09-17 03:06

[CTR预估] Recommending What Video to Watch Next

1.介绍本文讲解的是youtube发表在Recsys2019的文章“RecommendingWhatVideotoWatchNext:AMultitaskRankingSystem”文章是关于推荐系排序模块的设计
DivinerShi·2020-09-14 04:23

推荐系统 - 深度兴趣网络DIN(Deep Interest Network)浅析和实现

本文收录在推荐系统专栏，专栏系统化的整理推荐系统相关的算法和框架，并记录了相关实践经验，所有代码都已整理至推荐算法实战集合(hub-recsys)。
RecDay2018·2020-09-12 19:39

实现推荐系统的 python 库 Python-recsys

原文来自开源中国：侵删前言python-recsys是一个用来实现推荐系统的python库。
colours2009·2020-09-11 14:19

论文《RiVal - A Toolkit to Foster Reproducibility in Recommender System Evaluation》阅读

阅读论文概况论文亮点AbstractRecommendationandEvaluationRiVal-AToolkitforEvaluationDemenstration论文概况这篇文章发表在推荐系统顶会RecSys2014
煜煜^_^行者·2020-09-11 06:44

电商推荐系统做到60分容易，做到80分、90分却很难

在机器学习、推荐系统领域有十余年的前沿探索和工业实践经验，多篇论文发表在RecSys、CIKM等推荐系统国际学术会议上，现任京东推荐广告算法负责人。
京东智联云技术新知·2020-09-10 14:25

关于推荐系统，RecSys 2019大会都讨论了什么？（附论文下载）

关键词：推荐系统、深度学习、以用户为中心、可再现性和多任务处理2019年的推荐系统大会（Recsys）于今年的9月份在丹麦哥本哈根举行，来自世界各地的909位专家、学者参与了此次会议，迄今为止规模最大的一次
第四范式天枢·2020-08-22 00:08

关于推荐系统，RecSys 2019大会都讨论了什么？（附论文下载）

关键词：推荐系统、深度学习、以用户为中心、可再现性和多任务处理2019年的推荐系统大会（Recsys）于今年的9月份在丹麦哥本哈根举行，来自世界各地的909位专家、学者参与了此次会议，迄今为止规模最大的一次
天枢数智运营·2020-08-20 22:02

关于推荐系统，RecSys 2019大会都讨论了什么？（附论文下载）

关键词：推荐系统、深度学习、以用户为中心、可再现性和多任务处理2019年的推荐系统大会（Recsys）于今年的9月份在丹麦哥本哈根举行，来自世界各地的909位专家、学者参与了此次会议，迄今为止规模最大的一次
天枢数智运营·2020-08-20 22:02

awesome-RecSys

https://github.com/jihoo-kim/awesome-RecSys?
weixin_30362233·2020-08-05 11:48

SVD在推荐系统中的应用

转自：http://yanyiwu.com/work/2012/09/10/SVD-application-in-recsys.html线性代数相关知识：任意一个M*N的矩阵A（M行*N列，M>N），可以被写成三个矩阵的乘积
路过的好心人1·2020-08-04 01:01

从2017年顶会论文看 Attention Model

utm_source=wechat_session&utm_medium=social前言：2017年KDD，Sigir以及Recsys会议被接收的论文早已公示，本文对这些会议中AttentionModel
洋葱ycy·2020-08-03 09:17

近年Recsys论文

2015年~2017年SIGIR，SIGKDD，ICML三大会议的Recsys论文：【转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html
weixin_34023863·2020-08-01 04:09

推荐中的序列化建模：Session-based neural recommendation

from=timeline前言：本文对RecurrentNeuralNetwork在推荐领域的序列数据建模进行梳理，整理推荐领域和深度学习领域顶会RecSys、ICLR等中的9篇论文进行整理，图片和文字来源于原文
洋葱ycy·2020-07-12 18:08

Java陷阱(一)——ArrayList.asList

一、问题代码话不多说，直接上问题代码：packagecom.pajk.recsys.dk.test;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.List
_Kevin_Duan_·2020-07-11 04:11

tf.contrib.training.HParams有个卵用？？？

>>>ccc=tf.contrib.training.HParams(name='xmg',loc='Peking',dnn='RecSys')>>>cccHParams([('
VideoRecommendation·2020-07-07 00:20

顶会抄顶会？SIGIR论文作者回应质疑，ACM主席已介入

上周，一位Reddit网友曝出，一篇SIGIR2019的论文疑似抄袭，论文中的许多段落与RecSys2018的一篇论文高度相似，只是措辞略有不同，但并没有声明引用后者。
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:37

YouTube深度学习推荐

YouTube于2016年发表在RecSys会议上的“DeepNeuralNetworkYouTubeRecommendations”是非常具有工程价值的论文，在深度学习还没有被广泛应用于计算广告、推荐领域的当时
Tonywu2018·2020-07-01 14:48

如何解决分类中的样本倾斜问题

在Recsys中看到一个关于如何解决数据集偏斜的问题，遂想到以前也考虑过这个问题，所以就总结了一些以前看的资料。
zhzhl202·2020-06-30 17:17

hdfs 文件操作常用命令

hadoop文件操作命令：1.ls显示目录下的所有文件或者文件夹命令：hadoopfs-ls'/user/recsys/yuzhan'或者hadoopdfs-ls'/user/recsys/yuzhan'fs
yz930618·2020-06-30 11:26

SVD在推荐系统中的应用

挪到新博客http://yanyiwu.com/work/2012/09/10/SVD-application-in-recsys.html并且把所需的图片下载到本地服务器以使其显示正常。
aszxqw·2020-06-29 21:47

深度学习+推荐

近几年，特别是这两年用深度学习来做推荐越来越火，不论是在工业界还是在学术界，甚至推荐系统的顶会RecSys上16年开始设了dlforrs的workshop。一。
蓁蓁尔·2020-06-27 07:28

推荐系统小结

推荐系统(RecSys)作为电子商务中一个很火的应用，主要是为了帮助用户发现可能感兴趣的东西，这种就叫做个性化推荐系统；而广告商还可以利用结果将内容投放给可能会对它们感兴趣的用户，这就成了个性化广告。
CouchDB·2020-06-27 00:10

Recsys 2018长篇论文总结

标题Recsys2018论文总结(应用及方向)：Recsys2018会议在加拿大渥太华举行，接下来我就大会接受的32篇长篇论文的主要应用及方向进行介绍。
15130140362·2020-06-24 06:21

RecSys2019|优于DeepFM和XDeepFM的CTR模型FiBiNET

FiBiNET:CombiningFeatureImportanceandBilinearfeatureInteractionforClick-ThroughRatePredictionTongwenHuang,ZhiqiZhang,JunlinZhangSinaWeiboInc.https://arxiv.org/pdf/1905.09433.pdf在facebook，新浪微博这种互联网公司中，
frank_hetest·2020-06-23 14:03
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