『推荐算法』前沿论文阅读与代码实现
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
recsys | 2019 | Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives | University of New South Wales | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
IEEE International Conference on Data Mining | 2010 | Factorization machines | Steffen Rendle | github | blog |
RecSys | 2016 | Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction | Yuchin Juan | github | \ |
IJCAI | 2017 | DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction | Huifeng Guo | github | \ |
KDD | 2018 | xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems | Jianxun Lian | github | \ |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |
来源 | 时间 | 论文标题 | 一作/机构 | 代码实现 | 简评 |
---|---|---|---|---|---|
XXX | 2020 | xxx | alibaba | / | / |