论文推荐和导读模板的区别

一般的论文和毕业论文格式的差异主要是毕业论文的内容齐全，从封面、目录、中英文摘要、正文、图表、注释方式、参考文献的规范、附件等等一应俱全，同时对正文的字体、字号、标题也都有规范。但是每个学校的毕业论文是不同的（比如北京大学和人民大学论文的字号和间距都不一样），需要根据学校标准的毕业论文格式进行调整，只要你的论文内容确定了，比照你们学校毕业论文要求的规范格式一点点做即可。

此前整理过KDD21上工业界文章，本文主要整理和分类了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。按照推荐系统的 研究方向 和使用的 推荐技术 来分类，方便大家 快速检索自己感兴趣的文章 。个人认为Recsys这个会议重点不在于”技术味多浓”或者”技术多先进”，而在于经常会涌现很多 新的观点 以及 有意思的研究点 ，涵盖推荐系统的各个方面，例如，Recsys 2021涵盖的一些很有意思的研究点包括：

还有些研究点也是值得一读的，比如推荐系统中的 冷启动 ， 偏差与纠偏 ， 序列推荐 ， 可解释性，隐私保护 等，这些研究很有意思和启发性 ，有助于开拓大家的 研究思路**。

下面主要根据自己读题目或者摘要时的一些判断做的归类，按照 推荐系统研究方向分类 、 推荐技术分类 以及 专门实验性质的可复现型文章分类 ，可能存在漏归和错归的情况，请大家多多指正。

信息茧房/回音室(echo chamber)/过滤气泡(filter bubble) ，这3个概念类似，在国内外有不同的说法。大致是指使用社交媒体以及带有 算法推荐功能 的资讯类APP，可能会导致我们 只看得到自己感兴趣的、认同的内容 ，进而让大家都活在自己的 小世界里 ，彼此之间 难以认同和沟通 。关于这部分的概念可参见知乎文章： 。有四篇文章探讨了这样的问题。

此次大会在探索与利用上也有很多探讨，例如多臂老虎机、谷歌的新工作，即：用户侧的探索等。

涉及排序学习的纠偏、用户的偏差探索等。

Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback

Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming

User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms

Ningxia Wang, and Li Chen

利用图学习、表征学习等做冷启动。

Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders

Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis

Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem

Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung

涉及离线或在线评估方法，准确性和多样性等统一指标的设计等。

Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness

Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno

Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems

Diego Antognini and Boi Faltings

Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations

Masahiro Sato

Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems

Javier Parapar and Filip Radlinski

涉及session维度的短序列推荐；使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决，这个工作本人还挺感兴趣的，后续会精读下！

结合联邦学习做隐私保护等。

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction

Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley

Large-scale Interactive Conversational Recommendation System

Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas

EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations

Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang

Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation

Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw

利用视觉信息做推荐。

Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma

Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang

探讨了美食场景下，多用户意图的推荐系统的交互设计。

“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface

Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner

涉及传统协同过滤、度量学习的迭代；新兴的图学习技术、联邦学习技术、强化学习技术等的探索。

Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All

Florian Wilhelm

Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher Harald Steck and Dawen Liang

ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation

Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram

知识图谱的应用以及图嵌入技术和上下文感知的表征技术的融合，这两个工作个人都挺感兴趣。

Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino

Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro

涉及训练、优化、检索、实时流等。

Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer

Reproducibility papers可复现实验性质的文章，共3篇。分别探索了：序列推荐中的 采样评估策略 ；对话推荐系统中 生成式和检索式的方法对比 ； 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。

通过论文的整理和分类，笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点，比如：推荐系统的回音室效应探讨文章；Transformers在序列推荐和NLP序列表征中的鸿沟和解决文章：Transformers4Rec；图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章；NCF和MF的实验对比文章；

一般论文你先写内容，写完了你想投什么期刊或会议，就到相应网址去找，都能找到他们的模板。不同期刊模板不一样。毕业论文每个学校也有自己的模板