¿Cuáles son algunos buenos trabajos de investigación y artículos sobre sistemas y motores de recomendación?

Sé que estás pidiendo “trabajos de investigación”. La mayoría del papel influyente ya ha sido cubierto por otros, por lo que recomendaré un libro y algunas presentaciones. Creo que el Manual de Sistemas de Recomendaciones (Manual de Sistemas de Recomendaciones) presenta una compilación bastante buena y actualizada de trabajos de investigación y aplicaciones. Incluso incluye algunas actualizaciones en los documentos de Netflix a los que otros hacen referencia. Solo para dejar en claro que no estoy tratando de hacer publicidad, probablemente debería poder obtenerla en la biblioteca de su universidad.

Si desea ver algunas presentaciones sobre el tema, tal vez pueda probar con el curso Coursera sobre Sistemas de recomendación https://www.coursera.org/course/… o mi propia conferencia de 4 horas sobre Sistemas de recomendación de Machine Learning de este año Escuela de verano (Introducción a los sistemas de recomendación: una conferencia de 4 horas). También hay una lista bastante buena de referencias al final de las diapositivas.

Es una buena cantidad de trabajo rastrear la literatura de investigación en sistemas de recomendación. Puede leer los últimos documentos en RecSys o SIGIR, pero gran parte del trabajo se realiza en pequeña escala o en twiddles a sistemas que producen pequeñas mejoras en una tarea en particular, de modo que pueden transferirse o no a su problema particular.

Si está buscando un atajo en el trabajo reciente, le recomiendo los trabajos recientes de Yehuda Koren:

http://research.yahoo.com/Yehuda

Estaba en el equipo ganador del Premio Netflix, que sin duda es un trabajo interesante, y muchos de sus trabajos más recientes tratan sobre cuestiones más prácticas con los sistemas de recomendación. También tiene algunos artículos en revistas tecnológicas, como su artículo IEEE Spectrum, que son lecturas fáciles si quieres lecturas fáciles.

Sin embargo, dicho todo esto, no puedo evitar pensar que estás haciendo la pregunta incorrecta aquí. Si está creando algún tipo de sistema de recomendación en un sitio web, estar familiarizado con la literatura de investigación ayuda, pero estar familiarizado con sus datos y usuarios ayudará mucho más. Me centraría en el objetivo, ayudar a los usuarios a realizar alguna tarea, y probar muchos sistemas diferentes que intentan mejorar su capacidad para realizar esa tarea. Es muy común encontrar que los twidd de interfaz de usuario y más datos hacen una diferencia mayor que los algoritmos superiores, por lo tanto, si está creando algo práctico, la experimentación y las pruebas de usuario serán clave.

Los siguientes son los artículos más influyentes en la investigación de sistemas de recomendación (categoría sabia)

Sistemas de recomendación basados ​​en memoria:

Modelo basado:

Sistema de recomendación basado en contenido

Investigadores influyentes

Conferencias
Documentos de sistemas de recomendación de WWW, KDD, Recsys, SIGIR, CIKM, WSDM

Sugeriría a cualquiera que esté interesado en el sistema de recomendación, que revise los documentos enumerados anteriormente. Si se toma en serio los sistemas de recomendación, le sugiero que siga el trabajo de Yehuda Koren (como sugirió Greg Linden) y el trabajo reciente publicado en las conferencias mencionadas anteriormente.