Xiao Yu, Hao Ma, Paul Hsu, Jiawei Han On Building Entity Recommender Systems Using User Click Log and Freebase Knowledge Alexander Smola, Yuchen Zhang, Amr Ahmed, Vanja Josifovski Taxonomy Discovery for Personalized Recommendation Steffen Rendle, Chr…

http://www.huxmarket.com/detail/2966 DSP场景假定前提: 以CTR预估为例,向广告主以CPC(OCPC)方式收费,向ADX以CPM方式付费.投放计划受预算限制,在这种情况下,一般含有约束目标(如最小化eCPC,最小化转化成本等). DSP如何赚钱: 成本:从ADX手中购买impression的支出(主要技术:bid optimization) 收入:从广告主手中得到的点击事件收费(主要技术:CTR/CVR prediction) paper: https:/…

这篇论文比较短,正如题目所说,主要还是简单地介绍了一下推荐系统的一些算法以及评估的方法. 推荐系统之前是基于关键字信息的过滤系统,后来发展成为协同过滤系统,解决了两个问题:1.通过人工审核去评价那些具有大量关键字的文档:2.基于人们的品味去过滤一些非文本文件,如音乐. 之后,推荐系统研究领域出现了分叉.一方面,关注实际问题中的商业价值:另一方面,一些机器学习者应用大量技术在推荐系统. 正是这种分叉,推动了推荐系统的发展,许多推荐系统的研究者们都意识到了忽略了两个关键点: 1.在不同类型的推荐系统…

Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Systems for Enterprise Knowledge Workers – Authors: C Verma, M Hart, S Bhatkar, A Parker (2016) Multi-modal learning for video recommendation based on mobile…

这几天在家没事,介绍几篇CIKM上关于推荐系统的文章, Personalized Influence Maximization on Social Networks Social Recommendation Incorporating Topic Mining and Social Trust Analysis 文中作者引入topic的概念,对user, item, tag, trust的关系从topic的角度上从新解释了一遍,最后在PMF的框架上进行求解. Location Recommen…

Recommender Systems with Deep Learning Alessandro:ADAAlessandro Suglia, Claudio Greco, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro:A Deep Architecture for Content-based Recommendations Exploiting Recurrent Neural Networks. UMAP 2…

KERL: A Knowledge-Guided Reinforcement Learning Modelfor Sequential Recommendation 摘要 ‍时序推荐是基于用户的顺序行为,对未来的行为进行预测的任务.目前的工作利用深度学习技术的优势,取得了很好的效果.但是这些工作仅专注于所推荐商品的局部收益,并未考虑该商品对于序列长期的影响. 强化学习(RL)通过最大化长期回报为这一问题提供了一个可能的解决方案.但是,在时推荐场景中,用户与商品交互的稀疏性,动态性增加了强化学习的…

 LCARS: A Location-Content-Aware Recommender SystemAuthors: Hongzhi Yin, Peking University; Yizhou Sun, ; Bin Cui, Peking University; Zhiting Hu, ; Ling Chen FISM: Factored Item Similarity Models for Top-N Recommender SystemsSantosh Kabbur, Universit…

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p/25343518 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52169807 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52504407 1.问题建模 把推荐问题建模成一个“超大规模多分类”问题.即在时刻,为用户(上下文信息)在视…

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am…