2023推荐系统论文合集

近几年，推荐系统一直是一些会议上热门主题，特别是WWW会议，其中365篇接收论文中大约70多篇推荐系统相关论文，其广泛受到了学术界和业界的关注。

我首先整理了WSDM、AAAL、ICLR2023上推荐系统方向的论文，共计108篇。

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《108篇顶会推荐论文合集》

推荐系统也跟我们的生活息息相关。Netflix向我们推荐电影，短视频平台推荐我们观看的内容等。

那么如何学习推荐系统呢？

这次我做了58节课，时长28.5h，从基础到两场比赛实战。课程分为三个模块，认识推荐算法工程师（基础）——推荐算法基础（进阶）——推荐系统入门赛（2场比赛实战）。

Part 1 推荐算法工程师

• 了解算法工程师的概念

• 推荐系统概论

• 了解双塔模型应用

—课程时长：3小时

Part 2 推荐算法基础

• 入门推荐系统方向
• 了解推荐系统的经典算法
• 了解深度学习推荐算法—课程时长：7小时

Part 3 入门赛+进阶赛

• 基于top-k的推荐比赛
• 【阿里云-天池】KDD-Debiasing比赛

—课程时长：18.5小时

课程时长28.5小时，总共58节，原价1999元，现在优惠价格0.01元，仅限50个名额，名额一满就恢复原价。

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58节课+28.5h+课件+课堂作业及代码

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以下是时间序列系列课程系列大纲

《推荐系统课程》

58节课|入门+进阶+两场比赛实战

第1课 Part 1 推荐算法工程师（时长3小时）

1. 了解推荐系统算法工程师的概念

2. 推荐系统概论

3. 双塔模型在召回中的应用

Part 2 推荐系统基础课（时长7小时）

1. 推荐系统的起源、应用和架构

2. 基础推荐算法

3. 深度推荐算法

4. embedding、 word2vec和 item2vec_graph

5. 特征工程+模型与特征实时性等

6. 冷启动问题概述、汤普森&UCB、 Lin_UCB

7. 推荐系统的工程实现+评估

8. 国内外推荐系统前沿实践

9. 课程总结+职业发展

Part 3 快速入门推荐算法+进阶实战比赛(2场比赛）

1. 基于top-k的推荐比赛

2.【阿里云-天池】KDD-Debiasing比赛

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课程动态图如下：

另外我还给大家整理了108篇经典推荐论文。

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WSDM、AAAL、ICLR、IJCAI、KDD等2023论文

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ps:本次活动由深度之眼冠名，请不要重复参与。书籍将于10月中旬统一包邮寄出。