2019-07-22推荐系统算法研究中的大牛

最近整理了一下该方向的一些知名学者，如下（见识有限，欢迎补充）

Yehuda Koren

个人主页：Koren's HomePage

主要贡献：Netflix Prize的冠军队成员，是推荐系统领域的大神级人物，曾就职雅虎，现就职于谷歌

代表文献：Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems

Hao Ma

个人主页：HaoMa's HomePage

主要贡献：社会化推荐领域的大牛，提出了许多基于社会化推荐的有效算法，现就职于微软

代表文献：SoRec: Social Recommendation Using Probabilistic Matrix Factorization

Julian McAuley

个人主页：McAuley

主要贡献：研究方向为社交网络、数据挖掘、推荐系统，现为加利福尼亚大学圣迭戈分校助理教授

代表文献：Leveraging social connections to improve personalized ranking for collaborative filtering

郭贵冰

个人主页：Guibing Guo's HomePage

主要贡献：国内推荐系统大牛，创办了推荐系统开源项目LibRec

代表文献：TrustSVD: Collaborative Filtering with Both the Explicit and Implicit Influence of User Trust and of Item Ratings

Hao Wang

个人主页：HaoWang's HomePage

主要贡献：擅长运用深度学习技术提高推荐系统性能

代表文献：Collaborative deep learning for recommender systems

何向南

个人主页：Xiangnan He's Homepage

主要贡献：运用深度学习技术提高推荐系统性能

代表文献：Neural Collaborative Filtering

Robin Burke

个人主页：rburke's HomePage

主要贡献：混合推荐方向的大牛

代表文献：Hybrid recommender systems: Survey and experiments

项亮

主要贡献：国内推荐系统领域中理论与实践并重的专家，Netflix Prize第二名

代表文献：《推荐系统实践》。