推荐系统 入坑指南

推荐系统（Recommender Systems，RS）是我硕士期间的研究方向，一路走来，主要靠自己不断摸索。

本文总结了一些和推荐系统相关的资源，比如相关的会议期刊、书籍等，希望能够帮助想要从事RS研究的你，少走一些弯路！

CCF推荐目录

中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录（2019版）：https://www.ccf.org.cn/Focus/2019-04-25/663625.shtml

论文检索平台

• dblp computer science bibliography：https://dblp.uni-trier.de
• 谷歌学术：https://scholar.google.com
• arXiv（预印本）：https://arxiv.org
• ACM Digital Library：https://dl.acm.org
• EEE Xplore：https://ieeexplore.ieee.org
• Web of Science：www.webofknowledge.com
• 中国知网（CNKI）：https://cnki.net
• 百度学术：https://xueshu.baidu.com

相关会议

推荐系统专会

RecSys - ACM Conference on Recommender Systems

数据挖掘

CCF A

1. SIGKDD - ACM Knowledge Discovery and Data Mining dblp

2. ICDE - IEEE International Conference on Data Engineering dblp

3. SIGIR - International Conference on Research on Development in Information Retrieval dblp 每年的7、8月份举办

CCF B

1. CIKM - ACM International Conference on Information and Knowledge Management dblp

2. WSDM - ACM International Conference on Web Search and Data Mining dblp

3. ICDM - International Conference on Data Mining dblp
4. SDM - SIAM International Conference on Data Mining dblp

人工智能

CCF A

1. AAAI - AAAI Conference on Artificial Intelligence dblp 每年的1、2月份举办
2. NeurIPS - Annual Conference on Neural Information Processing Systems dblp
3. IJCAI - International Joint Conference on Artificial Intelligence dblp 每年的7、8月份举办

CCF B

1. UAI - International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence dblp

Web

CCF A

1. WWW - International World Wide Web Conferences dblp

相关期刊

数据挖掘

CCF A

1. TOIS - ACM Transactions on Information Systems dblp
2. TKDE - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering dblp

数据集

• MovieLens https://grouplens.org/datasets/movielens/

• Last.fm

1.https://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/

2.http://ocelma.net/MusicRecommendationDataset/

• Pinterest https://sites.google.com/site/xueatalphabeta/academic-projects
• Amazon http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/
• Netflix https://www.kaggle.com/netflix-inc/netflix-prize-data
• Gowalla https://snap.stanford.edu/data/loc-gowalla.html

开源工具

• 东北大学 郭贵冰：LibRec: A Leading Java Library for Recommender Systems
• 微软 Best practice https://github.com/microsoft/recommenders
• 上海交大 SVDFeature: http://apex.sjtu.edu.cn/projects/33

经典论文

• 北交大张小磊：Must-read papers https://github.com/hongleizhang/RSPapers
• 清华数据挖掘组：Paper list of NLP for recommender systems https://github.com/THUDM/NLP4Rec-Papers
• Hulu 王喆： Classic papers https://github.com/wzhe06/Reco-papers
• 厚颜无耻推荐下自己维护的仓库>_<：Must-read paper for RS https://github.com/hegongshan/Recommender-Systems-Paper

相关比赛

• RecSys Challenge http://www.recsyschallenge.com

相关学者

• 谷歌 Steffen Rendle https://dblp.uni-trier.de/pid/67/5601.html
• Yehuda Koren https://dblp.uni-trier.de/pid/k/YehudaKoren.html
• 中科大 何向南 http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/
• 东北大学 郭贵冰 https://guoguibing.github.io
• 王灏 http://www.wanghao.in
• 上海交大 张伟楠 http://wnzhang.net
• 北邮 石川 http://www.shichuan.org/ShiChuan_ch.html

相关书籍

推荐系统

• 《推荐系统实践》，项亮，人民邮电出版社
• 《Recommender Systems Handbook》（推荐系统 技术、评估及高效算法，机械工业出版社）
• 《推荐系统》，刘宏志，机械工业出版社
• 《深度学习推荐系统》，王喆，电子工业出版社

机器学习

• 《机器学习实战》，人民邮电出版社

• 《统计学习方法》，李航，清华大学出版社

• 《机器学习》（西瓜书），周志华，清华大学出版社

  • 《南瓜书》——西瓜书公式推导解析，https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/

深度学习

• 《深度学习入门》，人民邮电出版社
• 《Python深度学习》，人民邮电出版社
• 《动手学深度学习》，在线阅读：http://zh.d2l.ai
• 《深度学习》（花书），人民邮电出版社

信息检索

• 《Introduction to Information Retrieval》（信息检索导论，人民邮电出版社），原文在线阅读：https://nlp.stanford.edu/IR-book

自然语言处理

• 《数学之美》，吴军，人民邮电出版社
• 《自然语言处理入门》，何晗，人民邮电出版社
• 《统计自然语言处理》，宗成庆，清华大学出版社

LaTex

• 《LaTex入门》，刘海洋，电子工业出版社

数学

• 《矩阵论》

编程语言

• 《Python编程：从入门到实践》，人民邮电出版社
• 《利用Python进行数据分析》，机械工业出版社

实用工具

• Overleaf——在线LaTex编辑器：https://www.overleaf.com

• ORCID——身份识别码：https://orcid.org

• Process On——在线绘图：https://www.processon.com

• Conference Partner (会伴) CCF会议 https://www.myhuiban.com/conferences/ccf

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国内相关导师

原985高校

• 中科大大数据学院 何向南 http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/
• 中科大计科院 刘淇 http://staff.ustc.edu.cn/~qiliuql/
• 上交计科系 张伟楠 http://wnzhang.net
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• 南大计科院 徐锋 https://cs.nju.edu.cn/xufeng/
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• 吉大计科院 杨博 http://ccst.jlu.edu.cn/info/1026/2101.htm

原211高校

• 北邮计算机学院 石川 http://www.shichuan.org
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• 合工大计算机与信息学院 吴乐 http://ci.hfut.edu.cn/2020/0701/c6404a234856/page.htm
• 合工大计算机与信息学院 洪日昌 http://ci.hfut.edu.cn/2018/0819/c6404a168596/page.htm

双一流高校

• 深大计算机与软件学院 潘微科 http://csse.szu.edu.cn/staff/panwk/indexcn.html