了解《推荐系统》必看的4篇论文附打包下载地址

Posted 2021-05-01 人工智能前沿讲习

论文推荐

“ 本期推荐的文章主要关注于推荐系统，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

回复"SFFAI59论文"获取本主题精选论文

推荐理由：该篇论文设计了一系列高效非采样学习算法，在基础推荐场景上 （只使用用户和商品ID信息）达到了SOA效果：推荐效果提升5%以上，训练时间快30倍以上。

—— 陈冲

推荐理由：该篇论文提出了一个高效自适应迁移学习模型，结合非采样学习进行训练，在包含社交关系的推荐场景上达到了SOA效果：推荐效果提升4%以上，训练时间快7倍以上。

—— 陈冲

推荐理由：该篇论文提出了一个高效的利用用户和商品的多种行为信息（如点击，加入购物车，购买等）的推荐模型，在包含多行为数据的推荐场景上达到了SOA效果：推荐效果提升40%以上，训练时间快10倍以上。

—— 陈冲

推荐理由：本文进一步对非采样学习算法进行拓展，提出了一个高效的非采样分解机模型，在包含特征（feature）和上下文(context)的推荐场景上取得了SOA效果：推荐效果提升9%以上，训练时间快5倍以上。

—— 陈冲

参会须知

会议主题

推荐系统

会议简介

在信息时代，海量的数据让人们面临着“信息过载”的问题，人们需要花费大量时间从数据的海洋中找到自己需要的信息，而“推荐系统”的引入就大大缓解了这样的问题。本期论坛我们邀请了来自清华大学的陈冲同学分享他在AAAI2020上发表的有关个性化推荐系统的工作。

会议时间

2020年4月12日（周日）

19:00 -- 20:00

报名方式

SFFAI的介绍

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，进行学术传播，同时为讲者塑造个人影响力。

SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest。通过汇总各位参与者贡献的领域知识，沉淀人工智能前沿精华，使AI Knowledge Tree枝繁叶茂，为人工智能社区做出贡献。SFFAI自2018年9月16日举办第一期，每周一期学术分享交流，截止目前已举办58期学术交流活动，共有100+位讲者分享了他们的真知灼见，来自100多家单位的同学参与了现场交流，通过线上推文、网络直播等形式，50000+人次参与了人工智能前沿学生论坛。SFFAI自发起以来，迅速成长壮大，已经成为人工智能学生交流的第一品牌，有志同道合的论坛核心志愿者团队、乐于学术分享的讲者伙伴，还有许多认可活动价值、多次报名参加现场交流的观众，大家通过参与人工智能前沿学生论坛，收获了宝贵的知识和友谊，SFFAI致力于帮助大家解决在学术中遇到的相关问题，拓展学术人脉，为大家营造专业、开放的学术交流环境！

历史文章推荐

• 
  

若您觉得此篇推文不错，麻烦 点点在看 ↓↓