【学术相关】AAAI2021推荐系统论文清单
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2021-01-13 15:31
深度学习技术依然是目前来看比较火热的技术之一；
图结构数据（网络/知识图谱）依然是大家比较关注的数据形式之一；
强化学习/对抗学习/多任务学习范式是大家主要使用的手段之一；
动态性/高效性/鲁棒性/无监督学习是目前大家比较关注的话题；
相较于去年的热度分布来看，Embedding技术/Attention技术相对来说热度有所下降。更多去年AAAI2020相关的信息可以移步AAAI2020推荐系统论文集锦。
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接下来，特意从1692篇论文中筛选出与推荐系统相关的33篇文章供大家欣赏（去年的推荐系统论文文章的比例为27/1590），提前领略学术前沿趋势与牛人的最新想法。
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Dual Sparse Attention Network for Session-Based Recommendation 用于会话推荐的双稀疏注意力网络 |
U-BERT: Pre-Training User Representations for Improved Recommendation 预训练BERT模型用于用户表示来提高推荐性能 |
Fairness-Aware News Recommendation with Decomposed Adversarial Learning 分解的对抗学习用于公平性的新闻推荐 |
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Hierarchical Negative Binomial Factorization for Recommender Systems on Implicit Feedback 基于隐式反馈的递阶负二项式分解用于推荐系统 |
Disposable Linear Bandits for Online Recommendations 一次性线性Bandits用于在线推荐 |
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Dynamic Memory Based Attention Network for Sequential Recommendation 动态记忆注意力网络用于序列化推荐 |
Asynchronous Stochastic Gradient Descent for Extreme-Scale Recommender Systems 异步随机梯度下降算法在极端尺度推荐系统中的应用 |
On Estimating Recommendation Evaluation Metrics under Sampling 关于采样情况下的推荐评价指标的估计 |
Knowledge-Aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation 面向社交推荐的知识感知耦合图神经网络 |
Graph-Enhanced Multi-Task Learning of Multi-Level Transition Dynamics for Session-Based Recommendation 多层次动态过渡的图增强多任务学习用于会话推荐 |
Deep Transfer Tensor Decomposition with Orthogonal Constraint for Recommender Systems 基于正交约束的深度迁移张量分解算法 |
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Degree Planning with PLAN-BERT: Multi-Semester Recommendation Using Future Courses of Interest 使用未来感兴趣的课程进行多学期推荐 |
Personalized Adaptive Meta Learning for Cold-Start User Preference Prediction 基于个性化自适应元学习的冷启动用户偏好预测 |
最后贴上之前总结的顶会中推荐系统相关的论文供大家进行横向和纵向对比学习。
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