Recommender Systems领域论文

资 源 简 介

Recommender Systems领域论文

详 情 说 明

推荐系统（Recommender Systems）作为信息过滤和个性化推荐的核心技术，近年来在学术界和工业界都受到了广泛关注。该领域的论文涵盖了从传统算法到前沿深度学习模型的多个研究方向。

在推荐系统领域的研究中，早期的经典论文主要基于协同过滤（Collaborative Filtering）和矩阵分解（Matrix Factorization）等方法，如Netflix Prize竞赛推动了这一方向的发展。随着机器学习技术的进步，基于深度学习的推荐模型成为新的研究热点，如神经协同过滤（NCF）、基于注意力机制的推荐模型（如Transformer架构的应用）。

近年来，该领域的论文还关注多模态推荐（结合文本、图像等数据）、可解释性推荐以及对抗鲁棒性等方向。此外，冷启动问题、公平性和隐私保护也成为研究重点。

推荐系统领域的顶级会议（如RecSys、KDD、WWW、SIGIR）和期刊（如TOIS、TKDD）定期发表该方向的重要研究成果，帮助推动推荐技术的创新与应用。