推荐算法论文推荐：这些研究值得一看

刷短视频停不下来？购物网站总能猜中你的心思？背后其实都是推荐算法在起作用。很多人想了解推荐系统背后的原理，尤其是正在做相关开发或研究的开发者，常会去翻最新的论文找思路。今天就聊几篇在实际应用中影响较大的推荐算法论文，适合想深入技术细节的朋友参考。

协同过滤的经典之作：Matrix Factorization

说到推荐算法，绕不开矩阵分解（Matrix Factorization）。这篇由Yehuda Koren等人发表在IEEE上的文章，把用户和物品映射到低维隐向量空间，通过内积预测评分。它在Netflix Prize比赛中大放异彩，至今仍是很多系统的基线模型。

import numpy as np

def matrix_factorization(R, P, Q, K, steps=5000, alpha=0.0002, beta=0.02):
    for step in range(steps):
        for i in range(len(R)):
            for j in range(len(R[i])):
                if R[i][j] > 0:
                    eij = R[i][j] - np.dot(P[i,:],Q[:,j])
                    for k in range(K):
                        P[i][k] = P[i][k] + alpha * (2 * eij * Q[k][j] - beta * P[i][k])
                        Q[k][j] = Q[k][j] + alpha * (2 * eij * P[i][k] - beta * Q[k][j])
    return P, Q

深度学习时代的转折点：Wide & Deep

谷歌在2016年提出的Wide & Deep模型，首次将记忆性（wide部分）和泛化能力（deep部分）结合。你在用App时点击过某类商品，系统既能记住这个偏好，又能推测你可能喜欢相似品类，这就是它的思路。现在很多电商后台还在沿用这种结构。

序列行为建模：DIEN 提升点击率

用户的行为是有顺序的。比如先看手机壳，再看充电器，最后买了耳机。阿里提出的DIEN（Deep Interest Evolution Network）用GRU结构捕捉这种兴趣演化过程，在真实场景中显著提升了CTR。如果你的推荐系统依赖用户历史行为，这类模型非常值得借鉴。

冷启动问题的新解法：GraphSAGE

新用户没数据怎么办？图神经网络提供了新思路。Stanford提出的GraphSAGE能在没有全局图的情况下生成节点嵌入，适用于动态变化的推荐场景。比如社交推荐中，新人加入后很快就能被纳入推荐链路。

这些论文不只是学术成果，很多已经落地到实际系统中。读一读它们的实现细节，往往能给自己的项目带来启发。与其盲目试错，不如站在已有研究肩膀上往前走几步。