2023入坑推荐系统，是否是明智之举？

如果说互联网的目标就是连接一切，那么 推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接 ，节约大量用户与内容和服务连接的时间和成本。

但很多研究者对这个方向的吐槽都是，学界和业界脱钩非常严重，很大程度上是工业界关心的问题可能学界并不了解，或者知道但是没法做，只能在公开数据集刷SOTA。

但这并不妨碍推荐系统是个好的研究方向，研究人与人之间的互动永远都不会过时。 如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。 数据提供了信息 ，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好 等等 。这些数据特征非常关键，甚至可以说它们决定了一个算法的上限。 架构解放了双手 ， 架构保证整个推荐自动化、实时性的运行。一个推荐系统的实时性要求越高、访问量越大，那么这个推荐系统的架构会越复杂。 而 算法 则 提供了逻辑 。数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。在巨大的数据量与数据维度下，人已经无法通过人工策略进行分析干预，因此需要基于一套复杂的信息处理逻辑，基于大量的数据学习返回推荐的内容或服务。 2 月 14 日，我们邀请在 深度学习，推荐算法 领域有深厚科研经验的 Mark 老师，为大家梳理推荐系统用户兴趣建模研究方向进展 。 Mark 老师已经以第一作者身份发表 SCI 论文二十余篇，并担任多个期刊审稿人，并将在公开课上为大家梳理推荐算法当下研究热点，帮大家寻找论文 idea 和创新点。 公开课详情↓

扫码预约推荐系统公开课

领取2023最新顶会推荐系统论文合集 推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取了用户与内容的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果。热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个内容被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢。推荐算法主要分为以下几步： 召回 ， 过滤 ， 精排 ， 混排 ， 强规则 。 2016年谷歌发表的Wide&Deep模型与YouTube深度学习推荐模型，引领推荐算法走向了对深度学习的应用。相比传统机器学习推荐模型，深度学习具有更加复杂的模型结构，而使其具备了理论上 拟合 任何函数的能力。同时深度学习的结构 灵活性 可以让其 模拟出用户兴趣的变迁过程 。

推荐算法变化趋势

近些年，随着深度学习理论， GPU和CPU等计算机硬件，TensorFlow、Caffe、PyTorch等算法平台的发展，深度学习算法在个性化推荐、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域大放光彩。其本质上是对数据特征进行深层次的抽象挖掘，通过大规模数据来学习有效的特征表示以及复杂映射机制，从而建立起有效的数据模型。 扫码预约推荐系统公开课

领取2023最新顶会推荐系统论文合集 要高效做科研 ， 掌握方法、 合理利用自身可用资源 很关键！ 结合身边学弟学妹以及自己的科研成长经历 ，发现大家 普遍缺乏系统的科研知识体系， 很难写出一篇合格的文章。 更别提发现好的创新点和 idea 了 ！

做科研发论文从结果上，其实可以分为以下三类：

1. 发现一个新方法，并将其运用在一个已知的问题之上 （老问题新方法）
2. 发现一个新问题，并将一个已知的研究拓展到这个问题之上 （新问题老方法）
3. 发现一个新问题，并且提出一个新方法用以对其进行分析研究 （新问题新方法）

以难以程度来考量的话， 新问题老方法＜老问题新方法＜新问题新方法。 所以，大家都头疼的创新点和idea，其实也有方法论，掌握了之后，就会比较容易找到一个idea～ 想“idea”，有两宝——模型+算法 模型，可以理解成system model中的部分，可以是现有问题模型的拓展延伸， 其实，这就叫创新，只要你做的是别人还没研究或者研究很少的，就已经可以算创新了。 当你提出了一个模型，就要选择一个合适的算法来解决模型中的问题。 可以是寻找合适的算法根据自己的场景合理地进行改进，就已经是一个很棒的想法了。 对于科研新手来讲，如何踏出科研的第一步至关重要，确定一个研究方向，确定选题，然后找到创新点，获取 idea ，写出论文，这条打怪升级的道路，可以有简单模式，也可以有复杂模式， anyway ，无论是哪种模式，有大神的指点都会轻松许多。 扫码免费预约顶会大佬直播课 限前一百名粉丝

文末领福利 文末福利




作为日常为了论文而忙碌的科研人，小编知道大家一定很需要一些资料。因此，小编精心整理了一份 超过 1T 的 AI 顶会论文大礼包！包含 最新顶会论文、书籍等资料，以及英文论文写作指导保姆级资料，从文献阅读到论文写作 ， 全部帮你整理好 ~

扫码免费领课程资料↑ -END-