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RecSys-PaperList：截至2021年AAAI、SIGIR、WWW、RecSys和CIKM会议的推荐系统论文列表

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简介：
RecSys-PaperList是一个全面汇总了2021年前在AAAI、SIGIR、WWW、RecSys及CIKM会议上发表的推荐系统相关研究文献的资源库，为学术界与产业界的学者提供了宝贵的参考。 推荐系统论文清单 AAAI-20 1. PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 2. 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 3. 推荐的Knowledge-Aware注意推理网络 4. 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 5. 有效的异构协作过滤而无需负采样 6. 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 7. 记忆增强图神经网络的顺序推荐 8. 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 9. 隐式反馈的多元化互动推荐 10. 以问题为导向的采购倾向性分析 11. 具有关系感知的核心自我注意的顺序推荐 12. 双向市场平台中的增量公平：关于平稳更新建议 13. 异构信息网络中多样式推荐的注意力引导步行模型 14. 表2分析：多维数据通用分析模式的建模和建议

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  • RecSys-PaperList：截至2021年AAAI、SIGIR、WWW、RecSys和CIKM会议的推荐系统论文列表
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    RecSys-PaperList是一个全面汇总了2021年前在AAAI、SIGIR、WWW、RecSys及CIKM会议上发表的推荐系统相关研究文献的资源库，为学术界与产业界的学者提供了宝贵的参考。 推荐系统论文清单 AAAI-20 1. PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 2. 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 3. 推荐的Knowledge-Aware注意推理网络 4. 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 5. 有效的异构协作过滤而无需负采样 6. 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 7. 记忆增强图神经网络的顺序推荐 8. 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 9. 隐式反馈的多元化互动推荐 10. 以问题为导向的采购倾向性分析 11. 具有关系感知的核心自我注意的顺序推荐 12. 双向市场平台中的增量公平：关于平稳更新建议 13. 异构信息网络中多样式推荐的注意力引导步行模型 14. 表2分析：多维数据通用分析模式的建模和建议
     
  • 在AAAI 2021上关于序列推荐（SR）的五篇论文
    优质
    本简介总结了AAAI 2021会议上关于序列推荐(SR)的五篇精选论文，涵盖了新颖算法、模型优化及应用场景等多个方面，为该领域的研究者提供了宝贵的参考。 近期AAAI 2021的所有论文列表已经公布，在这些被接受的论文中，有关序列推荐（Sequential Recommendation, SR）的研究有很多。近年来，诸如时间行为分析、冷启动序列推荐以及线上实时推理机制等一系列前沿方法与应用受到了广泛关注，使得序列推荐成为当前一个热门的话题。
     
  • 推荐系统开发实践：RecSys-Dev-Practice——以Notebook形式展示
    优质
    《RecSys-Dev-Practice》是一本专注于推荐系统的开发实践书籍，采用交互式的Notebook格式呈现，便于读者动手学习和实验。 《推荐系统开发实战》（高阳团编著）中的RecSys-Dev项目正在以notebook形式逐步完善实践内容。
     
  • RecSys-master文件.zip
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    RecSys-master文件包含了一个用于构建推荐系统的核心代码库和资源。此项目集成了多种推荐算法，并提供了实验环境以便研究与开发人员测试不同推荐策略的效果。 RecSys-master.zip
     
  • CCF推荐会议列表的363项信息
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    本资料汇集了中国计算机学会(CCF)推荐的高质量学术会议列表，包含363个条目，旨在为科研人员提供权威的会议参考。 CCF推荐了包含363个会议的列表。
     
  • CCF推荐会议年度开会与投稿截止日期一览表.pdf
    优质
    这份PDF文件汇总了中国计算机学会（CCF）推荐的重要国际会议的年度会议召开时间及论文提交截止日期信息。适合研究人员和学生规划学术活动和论文发表计划时参考。 以下是CCF推荐会议的每年开会时间和投稿截止时间的信息。
     
  • 基于Python的AAAI会议论文聚类分析
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    本研究利用Python进行AAAI会议论文的聚类分析，旨在揭示人工智能领域内的主要研究趋势和热点话题。 每年国际上举办的各类学术会议数量庞大，发表了大量的论文。在计算机领域的大型会议上，一次可以发表涉及各个方向的几百篇论文。按主题和内容对这些论文进行聚类分析有助于高效地查找所需的文献资料。 本案例的数据来源于AAAI 2014年发布的约400篇文章，并提供了包括标题、作者、关键词及摘要在内的信息。根据这些数据，我们可以通过合理构造特征向量来表示每篇论文，并设计或调用适当的聚类算法对它们进行分类处理。最终可以观察到每个类别中的具体主题内容是否具有相关性，以此判断聚类的效果如何。
     
  • 中国密码学会推荐的学术期刊与国际会议列表（2018年版）.xlsx
    优质
    本文件为中国密码学会推荐的学术期刊和国际会议名单，旨在为从事密码学研究的专业人士提供参考。涵盖了2018年的最新信息。 为了指导我国密码科研人员及在校学生进行学术研究，并提升国内的密码学水平，中国密码学会委托其学术工作委员会制定了《中国密码学会推荐学术刊物和国际会议目录（2018年）》。该目录旨在为高校与科研机构提供一个参考标准，用于评估相关领域的研究成果。CACR目录在广泛征求国内外专家意见的基础上制定，并依照严格的分级标准进行筛选。
     
  • SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码
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    SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。 网络介绍 我们提供用于再现实验结果的工具。 强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。 最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。 快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```
     
  • 在WWW 2020会议上发表的6篇关于【迁移学习（Transfer Learning）】的论文
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    本文综述了在2020年WWW会议中发布的六篇与迁移学习相关的研究论文，深入探讨了该领域最新的进展和应用。 本段落继续整理WWW 2020系列论文，包括六篇关于迁移学习（Transfer Learning）的相关文章，供读者参考！这些研究涵盖了主动域迁移、多任务域迁移、类别注意力迁移网络、多模态域迁移、跨域推荐和跨域欺诈检测等领域。