On Sampled Metrics for Item Recommendation (KDD2020)

Hierarchical Gating Networks for Sequential Recommendation (KDD19)

本文不扯蛋，就扯扯这2020年顶会必看的推荐系统的论文 & 其摘要。如有兴趣炼丹提升自己开发推荐系统效果的，可以持续关注我们的公众号！我们会每周更新一到多篇顶会Paper的阅读 & 评论 或者 福利 Code复现，助我们的炼丹师练...

Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems(CIKM 2020)

推荐系统在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，特别是在许多以用户为导向的在线服务中，推荐系统在缓解信息过载问题方面发挥着重要作用。推荐系统的目标是通过利用用户和物品的交互来提高匹配的准确性，识别出一组最...

深度学习在计算机视觉和语言理解领域取得了惊人的成功，受此影响，推荐研究已经转向了基于神经网络的新推荐模型的发明。

作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学...

【专栏：研究思路】我们认为，人工智能进入了新的拐点。在一个后深度学习时代，不同的学者对未来智能发展道路的理解逐渐清晰，当然也逐渐开始分化，由此导致了开展布局完全不同的研究工作。智源社区将系统分析全球范围内知名学...

当用户在线上浏览酒店时，作为旅行平台，如何挑选更合适的酒店推荐给用户，降低其选择的费力度，是需要考虑的一个问题。在携程APP中，一般会触发多种场景。在Figure 1中，我们列举了几种典型的场景：欢迎度排序，智能排序和搜索补偿...

《推荐系统技术演进趋势》从召回篇、排序篇、重排篇依次更新，本文为排序篇。错过《推荐系统技术演进趋势：召回篇》的小伙伴可以点击链接跳转阅读。...