【RecSys2018】130页序列推荐系统教程重磅发布(附论文、代码、PPT)

2018 年 10 月 4 日 专知

【导读】近日,第12届推荐系统顶级会议RecSys在温哥华盛大开幕,其中Massimo Quadrana在会议上发布了关于序列推荐任务的精彩教程,本文特将教程内容整理如下,以飨读者。


介绍


在推荐系统领域中,大部分工作都关注于矩阵补全问题上,对于每个user-item对,仅考虑了一种交互行为(如,评分)。但是,在许多应用领域中,随着时间的推移,可以记录到用户的不同交互行为,以此便可以通过这些信息构建更加丰富的用户模型,进而发现可以在推荐过程中利用的其他行为模式。


在本教程中,我们将对推荐系统中考虑序列行为的方法进行回顾。在此基础上,我们描述了相应的推荐任务和目标的分类,深入介绍了算法的解决方案,讨论了测试的基准方法,并概述了该领域的主要挑战所在。


附加材料


本教程综述文章:

https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3190616


代码实践:

https://github.com/mquad/sars_tutorial


请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知)

  • 后台回复“SAR” 就可以获取全文报告PPT下载链接~ 




PPT全文



-END-

专 · 知


人工智能领域26个主题知识资料全集获取与加入专知人工智能服务群: 欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取专业知识教程视频资料和与专家交流咨询!


请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文,注册登录专知,获取更多AI知识资料!


请加专知小助手微信(扫一扫如下二维码添加),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、 KG等)交流~

 AI 项目技术 & 商务合作:bd@zhuanzhi.ai, 或扫描上面二维码联系!

请关注专知公众号,获取人工智能的专业知识!

点击“阅读原文”,使用专知




登录查看更多
43

相关内容

模型优化基础,Sayak Paul,67页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年6月8日
一份循环神经网络RNNs简明教程,37页ppt
专知会员服务
172+阅读 · 2020年5月6日
最新《生成式对抗网络GAN进展》论文
专知
95+阅读 · 2019年4月5日
Python推荐系统框架:RecQ
专知
12+阅读 · 2019年1月21日
基于深度学习的文本生成【附217页PPT下载】
专知
35+阅读 · 2018年11月24日
Arxiv
19+阅读 · 2019年4月5日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
5+阅读 · 2017年11月13日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
VIP会员
相关论文
Arxiv
19+阅读 · 2019年4月5日
Arxiv
23+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
5+阅读 · 2017年11月13日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员