受到计算机愿景和语言理解的深度学习的巨大成功的影响,建议的研究已经转移到发明基于神经网络的新推荐模型。近年来,我们在开发神经推荐模型方面目睹了显着进展,这概括和超越了传统的推荐模型,由于神经网络的强烈代表性。在本调查论文中,我们从建议建模与准确性目标的角度进行了系统审查,旨在总结该领域,促进研究人员和从业者在推荐系统上工作的研究人员和从业者。具体而具体基于推荐建模期间的数据使用,我们将工作划分为协作过滤和信息丰富的建议:1)协作滤波,其利用用户项目交互数据的关键来源; 2)内容丰富的建议,其另外利用与用户和项目相关的侧面信息,如用户配置文件和项目知识图; 3)时间/顺序推荐,其考虑与交互相关的上下文信息,例如时间,位置和过去的交互。在为每种类型审查代表性工作后,我们终于讨论了这一领域的一些有希望的方向。
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传统的推荐系统面临两个长期存在的障碍,即数据稀疏性和冷启动问题,这些问题促进了跨域建议(CDR)的出现和发展。 CDR的核心思想是利用从其他领域收集的信息来减轻一个域中的两个问题。在过去的十年中,许多努力进行了跨域建议。最近,随着深度学习和神经网络的发展,出现了许多方法。但是,关于CDR的系统调查数量有限,尤其是关于最新提出的方法以及他们解决的建议方案和建议任务。在本调查文件中,我们首先提出了跨域建议的两级分类法,该分类法对不同的建议方案和建议任务进行了分类。然后,我们以结构化的方式介绍并总结了不同建议方案下的现有跨域推荐方法。我们还组织了常用的数据集。我们通过提供有关该领域的几个潜在研究方向来结束这项调查。
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Social recommender systems (SocialRS) simultaneously leverage user-to-item interactions as well as user-to-user social relations for the task of generating item recommendations to users. Additionally exploiting social relations is clearly effective in understanding users' tastes due to the effects of homophily and social influence. For this reason, SocialRS has increasingly attracted attention. In particular, with the advance of Graph Neural Networks (GNN), many GNN-based SocialRS methods have been developed recently. Therefore, we conduct a comprehensive and systematic review of the literature on GNN-based SocialRS. In this survey, we first identify 80 papers on GNN-based SocialRS after annotating 2151 papers by following the PRISMA framework (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis). Then, we comprehensively review them in terms of their inputs and architectures to propose a novel taxonomy: (1) input taxonomy includes 5 groups of input type notations and 7 groups of input representation notations; (2) architecture taxonomy includes 8 groups of GNN encoder, 2 groups of decoder, and 12 groups of loss function notations. We classify the GNN-based SocialRS methods into several categories as per the taxonomy and describe their details. Furthermore, we summarize the benchmark datasets and metrics widely used to evaluate the GNN-based SocialRS methods. Finally, we conclude this survey by presenting some future research directions.
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To offer accurate and diverse recommendation services, recent methods use auxiliary information to foster the learning process of user and item representations. Many SOTA methods fuse different sources of information (user, item, knowledge graph, tags, etc.) into a graph and use Graph Neural Networks to introduce the auxiliary information through the message passing paradigm. In this work, we seek an alternative framework that is light and effective through self-supervised learning across different sources of information, particularly for the commonly accessible item tag information. We use a self-supervision signal to pair users with the auxiliary information associated with the items they have interacted with before. To achieve the pairing, we create a proxy training task. For a given item, the model predicts the correct pairing between the representations obtained from the users that have interacted with this item and the assigned tags. This design provides an efficient solution, using the auxiliary information directly to enhance the quality of user and item embeddings. User behavior in recommendation systems is driven by the complex interactions of many factors behind the decision-making processes. To make the pairing process more fine-grained and avoid embedding collapse, we propose an intent-aware self-supervised pairing process where we split the user embeddings into multiple sub-embedding vectors. Each sub-embedding vector captures a specific user intent via self-supervised alignment with a particular cluster of tags. We integrate our designed framework with various recommendation models, demonstrating its flexibility and compatibility. Through comparison with numerous SOTA methods on seven real-world datasets, we show that our method can achieve better performance while requiring less training time. This indicates the potential of applying our approach on web-scale datasets.
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由于知识图表提供的丰富信息,基于路径的可解释的推荐系统的最新进展引起了更大的关注。最现有的可解释的建议仅利用静态知识图表并忽略动态用户项演进,导致不太令人信服和不准确的解释。虽然有一些作品,但意识到建模用户的时间顺序行为可以提高推荐器系统的性能和解释性,其中大多数只关注用户在路径内的顺序交互或独立和单独的推荐机制。在本文中,我们提出了一种新颖的时间元路径指导可解释的推荐利用加强学习(TMER-RL),它利用了连续项目之间的加强项 - 项目路径建模,其注意机制在动态知识图上顺序模拟动态用户项演进用于解释的建议。与使用繁重的经常性神经网络模拟时间信息的现有作品相比,我们提出了简单但有效的神经网络,以捕获用户的历史项目功能和基于路径的上下文,以表征下一个购买的项目。与最近的强大基线相比,两个真实数据集的TMMER广泛评估显示了最先进的表现。
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预测短期交互会话的下一个交互是基于会话的推荐中的一个具有挑战性的任务。几乎所有现有的作品都依赖于项目转换模式,并在建模用户偏好时忽略用户历史会话的影响,这通常会导致非个性化推荐。此外,基于现有的个性化会话的推荐人仅基于当前用户的会话捕获用户首选项,而是忽略来自其他用户的历史会话的有用物品转换模式。为了解决这些问题,我们提出了一种新颖的异构全球图形神经网络(HG-GNN)以以微妙的方式利用所有会话的物品过渡,以便更好地推断用户偏好与当前和历史会话。为了有效利用所有用户的所有会话转换,我们提出了一种新的异构全局图,该图包含会话,用户项交互和全局共同发生项目的项目转换。此外,为了综合地从会话中捕获用户偏好,我们建议通过两个图形增强偏好编码器学习来自全局图的两个用户表示。具体地,我们在异构全球图上设计一种新的异构图形神经网络(HGNN),以了解具有丰富语义的长期用户偏好和项目表示。基于HGNN,我们提出了当前偏好编码器和历史偏好编码器,分别捕获来自当前和历史会话的不同级别的用户偏好。为实现个性化建议,我们将用户当前偏好和历史利益的表示集成到生成最终用户首选项表示。三个真实数据集的广泛实验结果表明,我们的模型优于其他最先进的方法。
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Learning vector representations (aka. embeddings) of users and items lies at the core of modern recommender systems. Ranging from early matrix factorization to recently emerged deep learning based methods, existing efforts typically obtain a user's (or an item's) embedding by mapping from pre-existing features that describe the user (or the item), such as ID and attributes. We argue that an inherent drawback of such methods is that, the collaborative signal, which is latent in user-item interactions, is not encoded in the embedding process. As such, the resultant embeddings may not be sufficient to capture the collaborative filtering effect.In this work, we propose to integrate the user-item interactionsmore specifically the bipartite graph structure -into the embedding process. We develop a new recommendation framework Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF), which exploits the useritem graph structure by propagating embeddings on it. This leads to the expressive modeling of high-order connectivity in useritem graph, effectively injecting the collaborative signal into the embedding process in an explicit manner. We conduct extensive experiments on three public benchmarks, demonstrating significant improvements over several state-of-the-art models like HOP-Rec [40] and Collaborative Memory Network [5]. Further analysis verifies the importance of embedding propagation for learning better user and item representations, justifying the rationality and effectiveness of NGCF. Codes are available at https://github.com/ xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering. CCS CONCEPTS• Information systems → Recommender systems. * In the version published in ACM Digital Library, we find some small bugs; the bugs do not change the comparison results and the empirical findings. In this latest version, we update and correct the experimental results (i.e., the preprocessing of Yelp2018 dataset and the ndcg metric). All updates are highlighted in footnotes.
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近年来,多媒体推荐的兴趣日益增长,旨在预测用户是否会与具有多模式内容的项目进行交互。以前的研究侧重于建模用户项目与包含作为侧面信息的多模式特征的交互。但是,该方案并不适用于多媒体推荐。首先,只有通过高阶项 - 用户项共同发生隐含地建模协作项目 - 项目关系。我们认为这些多模式内容的潜在语义项 - 项目结构可以有利于学习更好的项目表示,并协助推荐模型全面发现候选项目。其次,以前的研究忽视了细粒度的多峰融合。虽然访问多种方式可能允许我们捕获丰富的信息,但我们认为以前的工作中的线性组合或连接的简单粗粒融合不足以完全理解内容信息和项目关系。在此结束时,我们提出了一个潜在的结构采用对比模型融合方法(微型简洁性)。具体而言,我们设计了一种新型的模态感知结构学习模块,它为每个模态学习项目项目关系。基于学习的模态感知潜在项目关系,我们执行明确地将物品关联的图形卷评进行了模当感知的项目表示。然后,我们设计一种新颖的对比方法来保险熔断多模峰特征。这些丰富的项目表示可以插入现有的协作过滤方法,以便更准确的建议。关于现实世界数据集的广泛实验证明了我们在最先进的基线上的方法的优越性。
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人口级社会事件,如民事骚乱和犯罪,往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识,事件预测传统上具有挑战性。近年来,由于两个主要原因,研究事件预测研究取得了重大进展:(1)机器学习和深度学习算法的开发和(2)社交媒体,新闻来源,博客,经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名:\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后,我们总结了这些问题的数据资源,传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后,我们讨论了社会事件预测中的挑战,并提出了一些有希望的未来研究方向。
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Knowledge graph reasoning (KGR), aiming to deduce new facts from existing facts based on mined logic rules underlying knowledge graphs (KGs), has become a fast-growing research direction. It has been proven to significantly benefit the usage of KGs in many AI applications, such as question answering and recommendation systems, etc. According to the graph types, the existing KGR models can be roughly divided into three categories, \textit{i.e.,} static models, temporal models, and multi-modal models. The early works in this domain mainly focus on static KGR and tend to directly apply general knowledge graph embedding models to the reasoning task. However, these models are not suitable for more complex but practical tasks, such as inductive static KGR, temporal KGR, and multi-modal KGR. To this end, multiple works have been developed recently, but no survey papers and open-source repositories comprehensively summarize and discuss models in this important direction. To fill the gap, we conduct a survey for knowledge graph reasoning tracing from static to temporal and then to multi-modal KGs. Concretely, the preliminaries, summaries of KGR models, and typical datasets are introduced and discussed consequently. Moreover, we discuss the challenges and potential opportunities. The corresponding open-source repository is shared on GitHub: https://github.com/LIANGKE23/Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning.
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In recent years, Graph Neural Networks (GNNs), which can naturally integrate node information and topological structure, have been demonstrated to be powerful in learning on graph data. These advantages of GNNs provide great potential to advance social recommendation since data in social recommender systems can be represented as user-user social graph and user-item graph; and learning latent factors of users and items is the key. However, building social recommender systems based on GNNs faces challenges. For example, the user-item graph encodes both interactions and their associated opinions; social relations have heterogeneous strengths; users involve in two graphs (e.g., the useruser social graph and the user-item graph). To address the three aforementioned challenges simultaneously, in this paper, we present a novel graph neural network framework (GraphRec) for social recommendations. In particular, we provide a principled approach to jointly capture interactions and opinions in the user-item graph and propose the framework GraphRec, which coherently models two graphs and heterogeneous strengths. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed framework GraphRec.
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推荐系统是机器学习系统的子类,它们采用复杂的信息过滤策略来减少搜索时间,并向任何特定用户建议最相关的项目。混合建议系统以不同的方式结合了多种建议策略,以从其互补的优势中受益。一些混合推荐系统已经结合了协作过滤和基于内容的方法来构建更强大的系统。在本文中,我们提出了一个混合推荐系统,该系统将基于最小二乘(ALS)的交替正方(ALS)的协作过滤与深度学习结合在一起,以增强建议性能,并克服与协作过滤方法相关的限制,尤其是关于其冷启动问题。本质上,我们使用ALS(协作过滤)的输出来影响深度神经网络(DNN)的建议,该建议结合了大数据处理框架中的特征,上下文,结构和顺序信息。我们已经进行了几项实验,以测试拟议混合体架构向潜在客户推荐智能手机的功效,并将其性能与其他开源推荐人进行比较。结果表明,所提出的系统的表现优于几个现有的混合推荐系统。
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顺序推荐是推荐系统的广泛流行的主题。现有的作品有助于提高基于各种方法的顺序推荐系统的预测能力,例如经常性网络和自我关注机制。然而,他们未能发现和区分项目之间的各种关系,这可能是激励用户行为的潜在因素。在本文中,我们提出了一个边缘增强的全面解散图神经网络(EGD-GNN)模型,以捕获全局项目表示和本地用户意图学习项目之间的关系信息。在全球级别,我们通过所有序列构建全局链接图来模拟项目关系。然后,频道感知的解缠绕学习层被设计成将边缘信息分解为不同的信道,这可以聚合以将目标项从其邻居表示。在本地层面,我们应用一个变化的自动编码器框架来学习用户在当前序列上的意图。我们在三个现实世界数据集中评估我们提出的方法。实验结果表明,我们的模型可以通过最先进的基线获得至关重要的改进,能够区分项目特征。
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对于许多在线平台(例如,视频共享网站,电子商务系统),学习动态用户的偏好已成为越来越重要的组成部分,以提出顺序建议。先前的工作已经做出了许多努力,以基于各种体系结构(例如,经常性的神经网络和自我注意机制)对用户交互序列进行建模项目项目过渡。最近出现的图形神经网络还用作有用的骨干模型,可在顺序推荐方案中捕获项目依赖性。尽管它们有效,但现有的方法却远远集中在具有单一相互作用类型的项目序列表示上,因此仅限于捕获用户和项目之间的动态异质关系结构(例如,页面视图,添加最佳选择,购买,购买)。为了应对这一挑战,我们设计了多行为超毛力增强的变压器框架(MBHT),以捕获短期和长期跨型行为依赖性。具体而言,多尺度变压器配备了低级别的自我注意力,可从细粒度和粗粒水平的共同编码行为感知的顺序模式。此外,我们将全局多行为依赖性纳入HyperGraph神经体系结构中,以自定义的方式捕获层次长期项目相关性。实验结果证明了我们MBHT在不同环境中的各种最新推荐解决方案的优势。进一步的消融研究证明了我们的模型设计和新MBHT框架的好处的有效性。我们的实施代码在以下网址发布:https://github.com/yuh-yang/mbht-kdd22。
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图形神经网络(GNN)已显示为与用户项目交互图建模的协作过滤(CF)的有前途的解决方案。现有基于GNN的推荐系统的关键思想是递归执行沿用户项目交互边缘传递的消息,以完善编码的嵌入。然而,尽管它们有效,但当前的大多数推荐模型都依赖于足够和高质量的培训数据,因此学习的表示形式可以很好地捕获准确的用户偏好。用户行为数据在许多实际建议方案中通常很嘈杂,并且表现出偏斜的分布,这可能会导致基于GNN的模型中的次优表示性能。在本文中,我们提出了SHT,这是一种新颖的自我监视的超盖变压器框架(SHT),该框架(SHT)通过以明确的方式探索全球协作关系来增强用户表示。具体而言,我们首先赋予图形神经CF范式,以通过HyperGraph Transformer网络维护用户和项目之间的全局协作效果。在蒸馏的全球环境中,提出了一个跨视图生成的自我监督学习组件,用于对用户项目交互图的数据增强,以增强推荐系统的鲁棒性。广泛的实验表明,SHT可以显着改善各种最新基线的性能。进一步的消融研究表明,我们的SHT推荐框架在减轻数据稀疏性和噪声问题方面具有出色的表示能力。源代码和评估数据集可在以下网址获得:https://github.com/akaxlh/sht。
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许多以前的研究旨在增加具有深度神经网络技术的协同过滤,以实现更好的推荐性能。但是,大多数现有的基于深度学习的推荐系统专为建模单数类型的用户项目交互行为而设计,这几乎无法蒸馏用户和项目之间的异构关系。在实际推荐方案中,存在多重的用户行为,例如浏览和购买。由于用户的多行为模式在不同的项目上俯视,现有推荐方法不足以捕获来自用户多行为数据的异构协作信号。灵感灵感来自图形神经网络的结构化数据建模,这项工作提出了一个图形神经多行为增强建议(GNMR)框架,其明确地模拟了基于图形的消息传递体系结构下不同类型的用户项目交互之间的依赖性。 GNMR向关系聚合网络设计为模拟交互异质性,并且通过用户项交互图递归地执行相邻节点之间的嵌入传播。实体世界推荐数据集的实验表明,我们的GNMR始终如一地优于最先进的方法。源代码可在https://github.com/akaxlh/gnmr中获得。
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Incorporating knowledge graph as side information has become a new trend in recommendation systems. Recent studies regard items as entities of a knowledge graph and leverage graph neural networks to assist item encoding, yet by considering each relation type individually. However, relation types are often too many and sometimes one relation type involves too few entities. We argue that it is not efficient nor effective to use every relation type for item encoding. In this paper, we propose a VRKG4Rec model (Virtual Relational Knowledge Graphs for Recommendation), which explicitly distinguish the influence of different relations for item representation learning. We first construct virtual relational graphs (VRKGs) by an unsupervised learning scheme. We also design a local weighted smoothing (LWS) mechanism for encoding nodes, which iteratively updates a node embedding only depending on the embedding of its own and its neighbors, but involve no additional training parameters. We also employ the LWS mechanism on a user-item bipartite graph for user representation learning, which utilizes encodings of items with relational knowledge to help training representations of users. Experiment results on two public datasets validate that our VRKG4Rec model outperforms the state-of-the-art methods. The implementations are available at https://github.com/lulu0913/VRKG4Rec.
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为了减轻传统推荐系统(RSS)的数据稀疏和冷启动问题,将知识图(KGS)纳入补充辅助信息,最近引起了相当大的关注。然而,简单地整合了基于KG的RS模型的KGS,这不一定是提高推荐性能的保证,甚至可能削弱整体模型能力。这是因为这些KG的构建与历史用户项相互作用的集合无关;因此,这些KG的信息可能并不总是有助于推荐给所有用户。在本文中,我们提出了具有个性化推荐的协作指导的细心知识意识的图表卷积网络(CG-KGR)。 CG-KGR是一种新颖的知识意识推荐模型,通过我们提出的协作指导机制,可以实现高度和相干的KG和用户项目交互的学习。具体而言,CG-KGR首先封装与交互式信息摘要的历史相互作用。然后CG-kgr利用它作为提取kgs的信息的指导,最终提供更精确的个性化推荐。我们在两个推荐任务中对四个现实数据集进行了广泛的实验,即TOP-K推荐和点击率(CTR)预测。实验结果表明,CG-KGR模型在Top-K推荐的召回度量方面,最近最初的最先进模型明显优于1.4-27.0%。
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共享符号跨域顺序推荐(SCSR)任务旨在通过利用多个域中的混合用户行为推荐下一个项目。随着越来越多的用户倾向于在不同的平台上注册并与他人共享访问特定于域的服务,它正在引起极大的研究关注。现有关于SCSR的作品主要依赖于基于复发的神经网络(RNN)模型的采矿顺序模式,这些模型受到以下局限性:1)基于RNN的方法,基于RNN的方法绝大多数目标是发现单用户行为中的顺序依赖性。它们的表现不足以捕获SCSR中多个实体之间的关系。 2)所有现有方法通过潜在空间中的知识转移桥接两个域,并忽略显式的跨域图结构。 3)没有现有研究考虑项目之间的时间间隔信息,这对于表征不同项目和学习判别性表示的顺序建议至关重要。在这项工作中,我们提出了一种新的基于图的解决方案,即TIDA-GCN,以应对上述挑战。具体来说,我们首先将每个域中的用户和项目链接为图。然后,我们设计了一个域感知图形卷积网络,以学习用户特异性节点表示。为了充分说明用户对项目的域特异性偏好,进一步开发了两个有效的注意机制,以选择性地指导消息传递过程。此外,为了进一步增强项目和帐户级的表示学习,我们将时间间隔纳入消息传递中,并为学习项目的交互式特征设计一个帐户意识的自我发项模块。实验证明了我们提出的方法从各个方面的优越性。
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标签感建议是通过标记行为预测用户个性化项目的任务。对于具有Last.FM或Movielens等标记功能的许多应用程序至关重要。最近,许多努力致力于通过图形卷积网络(GCN)改进引人注目的推荐系统(TRS),这已成为一般建议的新最新技术。但是,某些解决方案是直接从GCN继承而没有理由的,这很难缓解标签引入的稀疏性,模棱两可和冗余问题,从而增加了培训和退化建议性能的困难。在这项工作中,我们旨在简化GCN的设计,以使其更简洁。我们提出了一个新颖的标签推荐模型,名为Light Folksonomy图协作滤波(LFGCF),该模型仅包括必需的GCN组件。具体而言,LFGCF首先从用户分配标签和项目标记的用户记录中构造了人们图形。然后,我们利用汇总的简单设计来学习人们对人物学图的高级表示形式,并使用在多个层中学习的嵌入的加权总和进行信息更新。我们共享标签嵌入,以弥合用户和项目之间的信息差距。此外,提出了一个名为Transrt的正规化功能,以更好地描述用户的偏好和项目功能。对三个现实世界数据集的广泛超参数实验和消融研究表明,LFGCF使用的参数较少,并且显着优于大多数基线的Tag-Aware Top-N建议。
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