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推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。

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推荐系统相关论文汇总

(English Version is Here)

介绍

  1. 截至2023-12-30，本仓库收集汇总了推荐系统领域相关论文共827篇，涉及：召回，粗排，精排，重排，多任务，多场景，多模态，冷启动，校准， 纠偏，多样性，公平性，反馈延迟，蒸馏，对比学习，因果推断，Look-Alike，Learning-to-Rank，强化学习等领域，本仓库会跟踪业界进展，持续更新。
  2. 因文件名特殊字符的限制，故论文title中所有的:都改为了-，检索时请注意。
  3. 文件名前缀中带有[]的，表明本人已经通读过，第一个[]中为论文年份，第二个[]中为发表机构或公司(可选)，第三个[]中为论文提出的model或method的简称(可选)。
  4. 在某些一级分类下面，还有若干二级分类；一篇论文可能应该涉及多个二级分类(例如用对比学习的方法做召回)，最终我会将论文放在较主要的那一类下；分类也会随时调整优化，欢迎在issue中提出宝贵意见。
  5. 若您是文章作者，且不希望您的论文出现在这里，请在issue中提出，我核实后会马上下架。
  6. 关于排序算法的一些实现，请见我的另一个repo: https://github.com/tangxyw/RecAlgorithm
  7. 本仓库仅供交流学习使用，不做任何商业目的。

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