一年一度的AI盛会IJCAI将于2019年8月10日至16日在中国澳门举行,在此特整理关于推荐系统方向最新的论文列表,希望对大家有所帮助。通过整理论文列表发现:
① 深度学习技术应用于推荐系统领域依然保持火热的势头。其中笔者尝试通过搜索[deep]关键字,结果找到了92个相关项,可见深度学习作品星罗棋布。
② 关于推荐系统领域的研究多点开花,研究方向涉及社会化推荐、视频推荐、可解释性推荐、序列化/会话推荐、POI推荐以及异构信息网络上的推荐、跨域推荐等。
③ 推荐系统领域知名学者依然保持高产。其中微软亚研院的谢幸老师6篇,新加坡国立大学的何向南老师5篇,东北大学的郭贵冰老师2篇。另外,Irwin King,Jiliang Tang等大佬也有论文入选。总之希望有越来越多的推荐系统大佬能够出现在此行列。
社会化推荐
深度学习推荐
可解释性推荐
序列/会话推荐
视频推荐
异质信息网络推荐
跨域推荐
强化学习推荐