推荐系统 kdd会议 aaai会议汇总链接
时间: 2024-09-21 18:00:43 浏览: 25
推荐系统是信息过滤和个性化服务的重要组成部分,它通过分析用户的历史行为、偏好以及环境数据,预测并提供用户可能感兴趣的内容。KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) 会议是数据挖掘领域的一项重要国际活动,每年都会聚集众多研究人员分享最新的研究成果和技术趋势,其中包括推荐系统的最新进展。AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 是人工智能领域的顶级会议之一,虽然其官方没有直接提供年度汇总链接,通常可以在会议网站上找到历年的论文集,包括涉及机器学习和推荐系统的相关内容。
要查找具体的KDD和AAAI会议论文摘要、下载链接,你可以按照以下步骤操作:
1. 访问KDD官网:https://www.kdd.org/kdd2023/ ,选择“程序”或“出版物”,找到推荐系统相关的研讨会或论文。
2. AAAI官网:https://aaai.org/Conferences/ ,进入年会页面,查看“程序”部分,搜索关键词如“推荐系统”、“recommender systems”。
请注意,由于版权和隐私政策原因,有些资料可能需要购买或注册才能获取。如果你对某一年的特定内容特别感兴趣,可以尝试联系会议组织者或者在学术搜索引擎如ACM Digital Library 或 IEEE Xplore 中查找。
相关问题
推荐系统图神经网络顶会文献
推荐系统结合了图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs) 的优势,在处理用户、商品、兴趣等实体之间的复杂关系数据上展现出强大的潜力。在顶会上,关于这个领域的研究论文通常涉及以下几个方面:
1. **模型设计**:如应用于社交网络的SocialGAT(Social Graph Attention Network)、用于协同过滤的GC-MC(Graph Convolutional Matrix Completion),以及基于知识图谱的KGAT(Knowledge Graph Attention Network)。
2. **深度学习与图结构融合**:论文探讨如何通过深度学习架构,如GCN (Graph Convolutional Networks)、GAT (Graph Attention Networks) 或者Transformer结构,捕捉用户的动态兴趣和交互模式。
3. **个性化推荐**:GNNs被用来挖掘用户的历史行为和偏好,生成个性化的物品推荐列表,提升用户体验。
4. **联合训练和多任务学习**:研究如何将推荐系统与其他信息检索任务(如广告点击预测、评论情感分析)结合起来,利用跨任务的知识共享提高性能。
5. **评估与挑战**:讨论如何衡量推荐系统的图结构效果,例如新颖性和多样性,同时关注如何处理稀疏性和冷启动问题。
一些重要的图神经网络相关的推荐系统顶会包括但不限于SIGIR (ACM International Conference on Information and Knowledge Management)、KDD (Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)、WWW (World Wide Web Conference) 和 ICLR (International Conference on Learning Representations) 等。如果你想深入了解这方面的最新进展,可以查阅这些会议的论文集或者搜索在线资源,如arXiv预印本库。
ccf a类会议有哪些
CCF(中国计算机学会)A类会议是计算机领域顶级会议,包括以下会议:
1. 人工智能(AAAI、IJCAI)
2. 数据挖掘(KDD、ICDM)
3. 计算机视觉(CVPR、ICCV、ECCV)
4. 机器学习(NIPS、ICML)
5. 自然语言处理(ACL、EMNLP)
6. 人机交互(CHI、UIST)
7. 软件工程(ICSE、FSE)
8. 计算机网络(SIGCOMM、INFOCOM)
9. 数据库(SIGMOD、VLDB)
10. 计算机体系结构(ISCA、MICRO)
这些会议都是计算机领域最为重要和具有影响力的学术会议,每年都会吸引全球顶尖学者参与,发表最前沿的研究成果。