最近，深度神经网络（DNN）已被广泛引入协作过滤（CF），以产生更准确的建议结果，因为它们可以捕获项目和用户之间复杂的非线性关系的能力。计算复杂性，即消耗很长的培训时间并存储大量可训练的参数。为了解决这些问题，我们提出了一种新的广泛推荐系统，称为“广泛协作过滤”（BRODCF），这是一种有效的非线性协作过滤方法。广泛的学习系统（BLS）代替DNN，用作映射功能，以学习用户和项目之间复杂的非线性关系，这些功能可以避免上述问题，同时达到非常令人满意的建议性能。但是，直接将原始评级数据馈送到BLS不可行。为此，我们提出了一个用户项目评分协作矢量预处理程序，以生成低维用户信息输入数据，该数据能够利用最相似的用户/项目的质量判断。在七个基准数据集上进行的广泛实验证实了所提出的广播算法的有效性

随着深度学习技术扩展到现实世界推荐任务，已经开发出许多深度神经网络的协作滤波（CF）模型基于各种神经结构，例如多层的神经架构将用户项目交互项目投影到潜伏特征空间中Perceptron，自动编码器和图形神经网络。然而，大多数现有的协作过滤系统不充分设计用于处理缺失的数据。特别是，为了在训练阶段注入负信号，这些解决方案很大程度上依赖于未观察到的用户项交互，并且简单地将它们视为负实例，这带来了推荐性能下降。为了解决问题，我们开发了一个协作反射增强的AutoEncoder网络（Cranet），它能够探索从观察到和未观察的用户项交互的可转移知识。 Cranet的网络架构由具有反射接收器网络的集成结构和信息融合自动统计器模块形成，其推荐框架具有在互动和非互动项目上编码隐式用户的成对偏好的能力。另外，基于参数正规化的捆绑重量方案旨在对两级颅骨模型进行鲁棒联合训练。我们终于在对应于两个推荐任务的四个不同基准数据集上进行了实验验证了Cranet，以表明，与各种最先进的推荐技术相比，脱叠用户项交互的负信号提高了性能。我们的源代码可在https://github.com/akaxlh/cranet上获得。

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.

协作过滤问题通常是基于矩阵完成技术来解决的，该技术恢复了用户项目交互矩阵的缺失值。在矩阵中，额定位置专门表示给定的用户和额定值。以前的矩阵完成技术倾向于忽略矩阵中每个元素（用户，项目和评分）的位置，但主要关注用户和项目之间的语义相似性，以预测矩阵中缺少的值。本文提出了一种新颖的位置增强的用户/项目表示培训模型，用于推荐，Super-Rec。我们首先使用相对位置评级编码并存储位置增强的额定信息及其用户项目与嵌入的固定尺寸，而不会受矩阵大小影响。然后，我们将受过训练的位置增强用户和项目表示形式应用于最简单的传统机器学习模型，以突出我们表示模型的纯粹新颖性。我们对建议域中的位置增强项目表示形式进行了首次正式介绍和定量分析，并对我们的Super-Rec进行了原则性的讨论，以表现优于典型的协作过滤推荐任务，并具有明确的和隐式反馈。

In recent years, deep neural networks have yielded immense success on speech recognition, computer vision and natural language processing. However, the exploration of deep neural networks on recommender systems has received relatively less scrutiny. In this work, we strive to develop techniques based on neural networks to tackle the key problem in recommendation -collaborative filtering -on the basis of implicit feedback.Although some recent work has employed deep learning for recommendation, they primarily used it to model auxiliary information, such as textual descriptions of items and acoustic features of musics. When it comes to model the key factor in collaborative filtering -the interaction between user and item features, they still resorted to matrix factorization and applied an inner product on the latent features of users and items.By replacing the inner product with a neural architecture that can learn an arbitrary function from data, we present a general framework named NCF, short for Neural networkbased Collaborative Filtering. NCF is generic and can express and generalize matrix factorization under its framework. To supercharge NCF modelling with non-linearities, we propose to leverage a multi-layer perceptron to learn the user-item interaction function. Extensive experiments on two real-world datasets show significant improvements of our proposed NCF framework over the state-of-the-art methods. Empirical evidence shows that using deeper layers of neural networks offers better recommendation performance.

矩阵分解（MF）已广泛应用于建议系统中的协作过滤。它的贝叶斯变体可以得出用户和项目嵌入的后验分布，并且对稀疏评分更强大。但是，贝叶斯方法受到其后验参数的更新规则的限制，这是由于先验和可能性的结合。变量自动编码器（VAE）可以通过捕获后验参数和数据之间的复杂映射来解决此问题。但是，当前对合作过滤的VAE的研究仅根据明确的数据信息考虑映射，而隐含嵌入信息则被忽略了。在本文中，我们首先从两个观点（以用户为导向和面向项目的观点）得出了贝叶斯MF模型的贝叶斯MF模型的较低界限（ELBO）。根据肘部，我们提出了一个基于VAE的贝叶斯MF框架。它不仅利用数据，还利用嵌入信息来近似用户项目联合分布。正如肘部所建议的那样，近似是迭代的，用户和项目嵌入彼此的编码器的交叉反馈。更具体地说，在上一个迭代中采样的用户嵌入被馈送到项目端编码器中，以估计当前迭代处的项目嵌入的后验参数，反之亦然。该估计还可以关注交叉食品的嵌入式，以进一步利用有用的信息。然后，解码器通过当前重新采样的用户和项目嵌入方式通过矩阵分解重建数据。

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。

对于推荐系统来说，长期存在的数据稀疏性和冷启动构成了棘手和困惑的问题。通过利用来自多个领域的信息来利用信息，已利用跨域建议作为域适应框架有效解决这些具有挑战性的问题。在这项研究中，探索了项目级相关性跨域建议任务，其中两个相关域，即源和目标域包含常见项目，而无需共享有关用户行为的敏感信息，从而避免了泄漏用户隐私。鉴于这种情况，提出了两种基于自动编码器的新型自动编码器的深度学习方法，以供跨域推荐。第一种方法旨在同时学习一对自动编码器，以揭示源和目标域中项目的内在表示，以及一个耦合的映射函数，以建模这些表示形式之间的非线性关系，从而将有益信息从目标域的源。第二种方法是基于新的联合正规化优化问题得出的，该问题采用了两个自动编码器以深层和非线性的方式生成用户和项目局限性因素，同时也学会了数据驱动的功能来映射跨域的项目范围因素。与几个最先进的跨域推荐框架相比，对两个公开基准数据集进行了大量的数值实验，说明了我们提出的方法的出色性能。

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。

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。

现在，推荐系统已经变得繁荣，旨在通过学习嵌入来预测用户对项目的潜在兴趣。图形神经网络的最新进展〜（GNNS）还提供带有强大备份的推荐系统，从用户项图中学习嵌入。但是，由于数据收集困难，仅利用用户项交互遭受冷启动问题。因此，目前的努力建议将社交信息与用户项目相互作用融合以缓解它，这是社会推荐问题。现有工作使用GNNS同时聚合两个社交链接和用户项交互。但是，它们都需要集中存储的社交链接和用户的互动，从而导致隐私问题。此外，根据严格的隐私保护，在一般数据保护规则下，将来可能不可行的数据存储可能是不可行的，敦促分散的社会建议框架。为此，我们设计了一个小说框架\ textbf {fe} delated \ textbf {so} cial推荐与\ textbf {g} raph神经网络（fesog）。首先，FeSog采用关系的关注和聚集来处理异质性。其次，Fesog Infers使用本地数据来保留个性化的用户嵌入。最后但并非最不重要的是，所提出的模型采用伪标签技术，其中包含项目采样，以保护隐私和增强培训。三个现实世界数据集的广泛实验可以证明FeSog在完成社会建议和隐私保护方面的有效性。我们是为我们所知，为社会建议提供联邦学习框架的第一项工作。

顺序推荐旨在为特定时间戳在特定时间戳提供历史行为中为用户选择最合适的项目。现有方法通常根据像马尔可夫链等转换的方法模拟用户行为序列。然而，这些方法也隐含地假设用户在不考虑用户之间的影响而彼此独立。实际上，这种影响在序列推荐中发挥着重要作用，因为用户的行为容易受其他人的影响。因此，期望聚合用户行为和用户之间的影响，这些用户在时间上演化并涉及用户和项目的异构图。在本文中，我们纳入了动态用户项异构图，提出了一种新的顺序推荐框架。结果，可以考虑历史行为以及用户之间的影响。为此，我们首先将顺序建议形式正式确定估计时间动态异构图和用户行为序列的条件概率的问题。之后，我们利用条件随机字段来聚合异构图形和用户行为以进行概率估计，并采用伪似然方法来得出易行目标函数。最后，我们提供所提出的框架的可扩展和灵活的实现。三个现实世界数据集的实验结果不仅展示了我们所提出的方法的有效性，而且还提供了一些关于顺序推荐的有洞察力的发现。

Recommender systems are a long-standing research problem in data mining and machine learning. They are incremental in nature, as new user-item interaction logs arrive. In real-world applications, we need to periodically train a collaborative filtering algorithm to extract user/item embedding vectors and therefore, a time-series of embedding vectors can be naturally defined. We present a time-series forecasting-based upgrade kit (TimeKit), which works in the following way: it i) first decides a base collaborative filtering algorithm, ii) extracts user/item embedding vectors with the base algorithm from user-item interaction logs incrementally, e.g., every month, iii) trains our time-series forecasting model with the extracted time- series of embedding vectors, and then iv) forecasts the future embedding vectors and recommend with their dot-product scores owing to a recent breakthrough in processing complicated time- series data, i.e., neural controlled differential equations (NCDEs). Our experiments with four real-world benchmark datasets show that the proposed time-series forecasting-based upgrade kit can significantly enhance existing popular collaborative filtering algorithms.

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.

在大数据时代，推荐系统在我们日常生活中的关键信息过滤表现出了杰出的成功。近年来，推荐系统的技术发展，从感知学习到认知推理，这些认知推理将推荐任务作为逻辑推理的过程，并取得了重大改进。但是，推理中的逻辑陈述隐含地承认有序无关紧要，甚至没有考虑在许多建议任务中起重要作用的时间信息。此外，与时间上下文合并的建议模型往往是自我集中的，即自动更加（少）将相关性（不相关）分别集中在相关性上。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种基于神经协作推理（TISANCR）的推荐模型的时间感知自我注意力，该模型将时间模式和自我注意机制集成到基于推理的建议中。特别是，以相对时间为代表的时间模式，提供上下文和辅助信息来表征用户在建议方面的偏好，而自我注意力则是利用自我注意力来提炼信息的模式并抑制无关紧要的。因此，自我煽动的时间信息的融合提供了对用户偏好的更深入表示。基准数据集的广泛实验表明，所提出的Tisancr取得了重大改进，并始终优于最先进的建议方法。

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.

协作过滤（CF）是推荐系统中广泛搜索的问题。线性自动编码器是CF的一种完善的方法，它通过编码用户项目交互来估计项目项目关系。尽管线性自动编码器的性能出色，但由于项目数量不断增长而导致的计算和存储成本迅速增加，限制了它们在大规模的现实情况下的可及性。最近，基于图的方法在具有高扩展性的CF上取得了成功，并已证明在用户项目交互模型中具有线性自动编码器的共同点。在此激励的情况下，我们提出了通过Item-Item图分区（ERGP）提出的有效且可扩展的建议，旨在解决线性自动编码器的局限性。特别是，提出了递归图形分区策略，以确保将项目集分为有限大小的几个分区。线性自动编码器在分区中编码用户项目交互，同时保留整个项目集中的全局信息。这允许ERGP保证项目数量增加时具有高效率和高可扩展性。在3个公共数据集和3个开放基准数据集上进行的实验证明了ERGP的有效性，ERGP的效率优于较低的培训时间和存储成本的最先进模型。

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。

在推荐系统中，一个普遍的挑战是冷门问题，在系统中，相互作用非常有限。为了应对这一挑战，最近，许多作品将元优化的想法介绍到建议方案中，即学习仅通过过去的几个交互项目来学习用户偏好。核心想法是为所有用户学习全局共享的元启动参数，并分别为每个用户迅速调整其本地参数。他们的目的是在各种用户的偏好学习中得出一般知识，以便通过博学的先验和少量培训数据迅速适应未来的新用户。但是，以前的作品表明，推荐系统通常容易受到偏见和不公平的影响。尽管元学习成功地通过冷启动提高了推荐性能，但公平性问题在很大程度上被忽略了。在本文中，我们提出了一个名为Clover的全面的公平元学习框架，以确保元学习的推荐模型的公平性。我们系统地研究了三种公平性 - 个人公平，反事实公平和推荐系统中的群体公平，并建议通过多任务对抗学习方案满足所有三种类型。我们的框架提供了一种通用的培训范式，适用于不同的元学习推荐系统。我们证明了三叶草对三个现实世界数据集的代表性元学习用户偏好估计器的有效性。经验结果表明，三叶草可以实现全面的公平性，而不会恶化整体的冷淡建议性能。

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。