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多好的青年被
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中国神运

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此前整理过KDD21上工业界文章,本文主要整理和分类了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。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 。个人认为Recsys这个会议重点不在于”技术味多浓”或者”技术多先进”,而在于经常会涌现很多 新的观点 以及 有意思的研究点 ,涵盖推荐系统的各个方面,例如,Recsys 2021涵盖的一些很有意思的研究点包括:

还有些研究点也是值得一读的,比如推荐系统中的 冷启动 , 偏差与纠偏 , 序列推荐 , 可解释性,隐私保护 等,这些研究很有意思和启发性 ,有助于开拓大家的 研究思路**。

下面主要根据自己读题目或者摘要时的一些判断做的归类,按照 推荐系统研究方向分类 、 推荐技术分类 以及 专门实验性质的可复现型文章分类 ,可能存在漏归和错归的情况,请大家多多指正。

信息茧房/回音室(echo chamber)/过滤气泡(filter bubble) ,这3个概念类似,在国内外有不同的说法。大致是指使用社交媒体以及带有 算法推荐功能 的资讯类APP,可能会导致我们 只看得到自己感兴趣的、认同的内容 ,进而让大家都活在自己的 小世界里 ,彼此之间 难以认同和沟通 。关于这部分的概念可参见知乎文章: 。有四篇文章探讨了这样的问题。

此次大会在探索与利用上也有很多探讨,例如多臂老虎机、谷歌的新工作,即:用户侧的探索等。

涉及排序学习的纠偏、用户的偏差探索等。

Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback

Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming

User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms

Ningxia Wang, and Li Chen

利用图学习、表征学习等做冷启动。

Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders

Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis

Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem

Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung

涉及离线或在线评估方法,准确性和多样性等统一指标的设计等。

Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness

Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno

Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems

Diego Antognini and Boi Faltings

Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations

Masahiro Sato

Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems

Javier Parapar and Filip Radlinski

涉及session维度的短序列推荐;使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决,这个工作本人还挺感兴趣的,后续会精读下!

结合联邦学习做隐私保护等。

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction

Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley

Large-scale Interactive Conversational Recommendation System

Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas

EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations

Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang

Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation

Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw

利用视觉信息做推荐。

Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma

Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang

探讨了美食场景下,多用户意图的推荐系统的交互设计。

“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface

Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner

涉及传统协同过滤、度量学习的迭代;新兴的图学习技术、联邦学习技术、强化学习技术等的探索。

Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All

Florian Wilhelm

Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher Harald Steck and Dawen Liang

ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation

Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram

知识图谱的应用以及图嵌入技术和上下文感知的表征技术的融合,这两个工作个人都挺感兴趣。

Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino

Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro

涉及训练、优化、检索、实时流等。

Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer

Reproducibility papers可复现实验性质的文章,共3篇。分别探索了:序列推荐中的 采样评估策略 ;对话推荐系统中 生成式和检索式的方法对比 ; 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。

通过论文的整理和分类,笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点,比如:推荐系统的回音室效应探讨文章;Transformers在序列推荐和NLP序列表征中的鸿沟和解决文章:Transformers4Rec;图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章;NCF和MF的实验对比文章;

137 评论

我爱我家2小宝

计算机论文题目

随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展,计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域,这些都有利于全球经济的发展,还极大地推动了社会的进步,

1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究

2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究

3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究

4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究

6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究

7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究

8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究

9、基于内容的图像检索与推荐技术研究

10、物联网技术及其在监管场所中的应用

11、移动图书馆的研发与实现

12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现

13、基于O2O模式的外卖订餐系统

14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析

15、微信公众平台CMS的设计与实现

16、环保部门语义链网络图形化呈现系统

17、BS结构计量信息管理系统设计与研究

18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现

19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究

20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究

21、基于CDMI的云存储框架技术研究

22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进

23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现

24、车站商铺信息管理系统设计与实现

25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现

26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统

27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究

28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进

29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究

30、光纤网络资源的智能化管理方法研究

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150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

163 评论

印象记忆02

这是一款阿里员工业余时间设计的论文相似性可视化的工具 功能是查找相似论文,并用图表的形式展现这些论文之间的关系。

可以把它理解为这篇论文的祖先们 这些是图表中最常被引用的论文,它们是该领域重要的开创性工作。 选择这些论文的时候,有引用关系的论文会被高亮。

可以把它理解为这篇论文的后代们 这些论文可能是受到图表中的论文启发的近期相关工作,或者是对该领域的调查。 通常包括该领域的现状,系统综述,元分析等。 同样,选择这些论文的时候,有引用关系的论文会被高亮。

我认为这款工具理论上非常适合用于辅助论文中Related Work,和Literature Review部分,比如下面这部分是对Related Work部分如何完成的指导,可以看出需要10到20个相关工作,借助CONNECT PAPERS(以下简称CP)可以很直观地获取更多的相似论文。找到该主题的“先祖“或者“后代”。

113 评论

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