awesome-recommend-system-pretraining-papers

项目介绍：Awesome Recommend System Pretraining Papers

在现代科技的驱动下，推荐系统成为我们日常生活中不可或缺的一部分。为了提高推荐系统的效率和准确性，预训练模型的使用受到了广泛关注与研究。本项目——“awesome-recommend-system-pretraining-papers”着眼于此，致力于汇总和分享关于推荐系统预训练模型的相关文献和研究成果。

项目背景

本项目的出发点是提供一个全面、便捷的推荐系统预训练模型文献列表。在推荐系统领域，预训练模型已不仅仅是单一的研究方向，它的快速发展表明其在实际应用中的潜力巨大。同时，项目也关注推荐系统中大规模语言模型的应用，为研究人员提供对相关模型理解和应用的启发。

关键词

• 推荐系统（Recommend System）
• 预训练模型（Pretrained Models）
• 大规模语言模型（Large Language Model）

参与方式

项目欢迎社区成员以开issue或提交pull request的方式参与，帮助完善和更新文献列表。

相关领域内容

项目不仅涉及到推荐系统的预训练模型，还涵盖了多项相关研究领域内容，如：

• 知识迁移：对于推荐系统的预训练的知识迁移及其应用前景的综述。
• 自监督学习：在推荐系统中的自监督学习方法的广泛使用。
• 大规模语言模型：研究如何利用大型语言模型来提升推荐系统的性能。

数据集资源

项目中包含了多个经典的推荐系统使用的数据集，如：

• Yelp数据集
• Petdata数据集
• Netflix数据集

这些数据集的提供帮助研究人员进行实际应用测试，并推动推荐系统模型的进一步发展。

实证研究

为了探讨新的推荐模型解决方案，项目也包含了一系列实证研究，如：

• 基于生成模型的推荐系统。
• 探索适配器为基础的迁移学习所带来的推荐系统改进。

序列化推荐

项目详细收录了一些关于序列化推荐和基于会话的推荐方法的研究论文，比如：

• BERT4Rec：应用BERT的双向编码器用于序列化推荐。
• Transformers4Rec：结合自然语言处理和推荐系统的新概念桥梁。

用户表示预训练

用户表示的优化是推荐系统效果提升的重要一环，项目中也包括了此类相关研究。

大规模语言模型与推荐

随着ChatGPT等大规模语言模型的火热应用，项目收录了这类模型在推荐系统中的应用和可能性研究，如：

• ChatGPT作为推荐系统的初步应用研究。
• 探讨大规模语言模型的隐私保护和公平性。

图的预训练

项目归纳了图结构在推荐系统中的应用研究，尤其是图神经网络的对比学习和自监督学习方法。

结语

“awesome-recommend-system-pretraining-papers”项目是推荐系统领域研究人员的得力助手，它为学术创新提供了一个信息丰富的资源库。无论是学术研究还是实际应用开发，该项目都能为研究人员和工程师们提供深入的见解和技术支持。对于希望深入了解和改进推荐系统的各位，欢迎参与项目，贡献您的智慧和力量。