推薦算法-研究總結

系統的深刻學習的話避免不了閱讀相關的papers

• 論文：ACM的RecSys，KDD，WWW，SIGIR等會議上都有相關的論文
• 書籍

1. 推薦系統實踐 (豆瓣)
2. 推薦系統 (豆瓣)
3. 機器學習實戰 (豆瓣)
4. 統計學習方法 (豆瓣)
5. Recommender Systems Handbook (豆瓣)等

• 視頻：Stanford的Andrew 機器學習視頻

做者：Sluoke
連接：https://www.zhihu.com/question/21251105/answer/20940352
來源：知乎
著做權歸做者全部。商業轉載請聯繫做者得到受權，非商業轉載請註明出處。

 

IEEE Transactions on Human-Machine Systems

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

http://www.ccm.media.kyoto-u.ac.jp/~yu/publication.htm

數據挖掘、預測與決策、個性化推薦方面，有哪些比較好的核心期刊？？
分享| 2013-07-29 15:15 whh690580361 | 瀏覽 902 次
2013-08-03 01:16 ＃2016年高質量新標準全面升級！＃ 提問者採納
數據挖掘相關的權威期刊和會議
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[Journals]
1.ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD)
2.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
3.Data Mining and Knowledge Discovery
4.Knowledge and Information Systems
5.Data & Knowledge Engineering
[Conferences]
1.SIGMOD:ACM Conference on Management of Data (ACM)
2.VLDB:International Conference on Very Large Data Bases (Morgan Kaufmann/ACM)
3.ICDE:IEEE International Conference on Data Engineering (IEEE Computer Society)
4.SIGKDD:ACM Knowledge Discovery and Data Mining (ACM)
5.WWW:International World Wide Web Conferences (W3C)
6.CIKM:ACM International Conference on Information and Knowledge Management (ACM)
7.PKDD:European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (Springer-Verlag LNAI)

個性化推薦建議去john riedl的主頁逛逛，Grouplen的leader
http://www-users.cs.umn.edu/~riedl/

個性化推薦的書最出名的是 handbook 這是個性化推薦的"教科書" 國內貌似就有一本項亮的《推薦系統實踐》