推荐系统相关论文汇总

介绍

截至2026-03-25，本仓库收集汇总了推荐系统领域相关论文共946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。
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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)。
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。
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。
关于排序算法的一些实现，请见我的另一个repo: https://github.com/tangxyw/RecAlgorithm
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