El artículo Link Prediction Problem for Social Network el problema de link prediction. Dado un grafo de una red social o similar, se quiere predecir qué links se formarán en el futuro.
El artículo Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets explora la posibilidad de utilizar implicit feedback con un approach de filtrado colaborativo. Trata los desafíos que tiene utilizar estos datos en vez de explicit feedback y propone:
El artículo Context-Aware Recommender Systems explora, según trabajos anteriores, los tipos de información contextual, los tipos de CARS según cómo incorporan esta información, dan casos de aplicación para contextos que no cambian con el tiempo y que son completamente observables, y luego concluyen con una serie de desafíos que vienen en el área.
El paper Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments propone una clasificación de los sistemas recomendadores híbridos, o sea, los que usan más de uno de los de base. Para esto ofrece un análisis de las ventajas y desventajas de cada sistema por separado.
El artículo Matrix factorization techniques for recommender systems apareció en la revista del IEEE. Trata sobre diferentes métodos de factorización matricial para recomendar ítems, pero al final se concentran en los aportes que hicieron los propios autores al área en el Netflix Prize.