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注:数字表示引用量

  1. 1012-Ontological user profiling in recommender systems.pdf
  2. 1031-Deep Neural Networks for YouTube Recommendations.pdf
  3. 1060-Internet Recommendation Systems.pdf
  4. 1072-Trust in recommender systems.pdf
  5. 1086-Being accurate is not enough: how accuracy metrics have hurt recommender systems.pdf
  6. 1088- Collaborative Filtering Recommender Systems.pdf
  7. 1100-Advances in Collaborative Filtering.pdf
  8. 1111-Method, system and personalized web content manager responsive to browser viewers' psychological preferences, behavioral responses and physiological stress indicators.pdf
  9. 1204-Hidden factors and hidden topics:understanding rating dimensions with review text.pdf
  10. 1219-Trust-aware recommender systems.pdf
  11. 1233-A matrix factorization technique with trust propagation for recommendation in social networks.pdf
  12. 1253 - Performance of Recommender Algorithms on Top-N Recommendation Tasks.pdf
  13. 1282-SoRec:social recommendation using probabilistic matrix factorization.pdf
  14. 1344-Evaluating Recommendation Systems.pdf
  15. 1391-Taking the Human Out of the Loop:A Review of Bayesian Optimization.pdf
  16. 1395-Content-based Recommender Systems:State of the Art and Trends.pdf
  17. 1417-Neural Collaborative Filtering.pdf
  18. 1420-Recommender systems with social regularization.pdf
  19. 1461-Collaborative topic modeling for recommending scientific articles.pdf
  20. 1468-Incorporating contextual information in recommender systems using a multidimensional approach.pdf
  21. 1502-Hybrid web recommender systems.pdf
  22. 1586-A contextual-bandit approach to personalized news article recommendation.pdf
  23. 1672-The Netflix Prize.pdf
  24. 1753-Latent semantic models for collaborative filtering.pdf
  25. 1794-The MovieLens Datasets:History and Context.pdf
  26. 1797-Improving recommendation lists through topic diversification.pdf
  27. 1812-Content-boosted collaborative filtering for improved recommendations.pdf
  28. 1829-Content-based book recommending using learning for text categorization.pdf
  29. 1835-Propagation of trust and distrust.pdf
  30. 1867-Eigentaste:A Constant Time Collaborative Filtering Algorithm.pdf
  31. 1877-What makes a helpful online review?a study of customer reviews on amazon.com.pdf
  32. 1880-Application of Dimensionality Reduction in Recommender System - A Case Study.pdf
  33. 1899-The influence of online product recommendations on consumers' online choices.pdf
  34. 2037-Collaborative filtering recommender systems.pdf
  35. 2056-Methods and metrics for cold-start recommendations.pdf
  36. 2362-Recommender systems survey.pdf
  37. 2364-Context-Aware Recommender Systems.pdf
  38. 2431-E-Commerce Recommendation Applications.pdf
  39. 2449-Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets.pdf
  40. 2557-Item-based top- N recommendation algorithms.pdf
  41. 2693-A distributed, architecture-centric approach to computing accurate recommendations from very large and sparse datasets.pdf
  42. 2779-Content-based recommendation systems.pdf
  43. 2897-Collaborative filtering with temporal dynamics.pdf
  44. 2980-The dynamics of viral marketing.pdf
  45. 3224-Factorization meets the neighborhood:a multifaceted collaborative filtering model.pdf
  46. 3618-A Survey of Collaborative Filtering Techniques.pdf
  47. 4656-Hybrid Recommender Systems:Survey and Experiments.pdf
  48. 6520-Evaluating collaborative filtering recommender systems.pdf
  49. 6948-Amazon.com recommendations:item-to-item collaborative filtering.pdf
  50. 7459-Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems.pdf
  51. 9317-Item-based collaborative filtering recommendation algorithms.pdf
  52. 11644-Toward the next generation of recommender systems:a survey of the state-of-the-art and possible extensions.pdf

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