让ML创造RS：推荐系统中的自动化机器学习

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© 作者｜田长鑫 机构｜中国人民大学信息学院 研究方向｜推荐系统 本文的目标是对自动化机器学习（AutoML）在推荐系统（RS）领域的相关研究作一些追溯和展望，内容主要参考论文《Automated Machine Learning for Deep Recommender Systems: A Survey》和《AutoML for Deep Recommender Systems: A Survey》，并掺杂了笔者的一些个人理解。封面及文中使用的图片均截取自上述两篇论文，转载请注明出处。 文章也同步发布在 AI   Box 知乎专栏（知乎搜索 AI B ox专栏），欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言，交流探讨！ 0. 本文框架 RS与AutoML AutoML在RS上的应用 未来研究方向 参考文献 1. RS与AutoML 近年来，深度学习被广泛用于构建推荐系统，用以捕捉非线性信息和物品-用户关系。类似于计算机视觉领域的模型由池化、卷积、层数等组件组成，深度推荐系统通常有四个组 ………………………………