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RecommenderSystems: from 0 to practice. 包括推荐系统实践和深度推荐系统两部分

StepIntoRecommenderSystems

1.RecommendSystemPractice

• 入门:项亮-《推荐系统实践》2012年，比较经典，以基于邻域的协同过滤为主，大部分算法都是统计性的，只有部分算法有显式的学习过程.
• 其他：《集体智慧编程》、《Recommender systems handbook》、《推荐系统》等
• code: Thanks to @Magic-Bubble. 我增加了一些注释并修改了小部分的代码

2.DeepRecommendSystem

目录

• 简介
• 1. 深度推荐系统经典论文集
  • 1.1 Youtube深度学习推荐系统论文
• 2. 深度推荐系统(按深度学习技术分类)
  • 2.1 Multilayer Perceptron Based Recommendation
  • 2.2 Autoencoder Based Recommendation
  • 2.3 CNN Based Recommendation
  • 2.4 RNN Based Recommendation
  • 2.5 Restricted Boltzmann Machine Based Recommendation
  • 2.6 Neural Attention Based Recommendation
  • 2.7 Neural AutoRegressive Based Recommendation
  • 2.8 Deep Reinforcement Learning for Recommendation
  • 2.9 GAN Based Recommendation
  • 2.10 Deep Hybrid Models for Recommendation

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