社会建议利用社会关系来增强建议的代表性学习。大多数社会推荐模型都将用户互动（协作领域）和社会关系（社会领域）的用户表示统一。但是，这种方法可能无法模拟用户在两个域中的异质行为模式，从而损害了用户表示的表现力。在这项工作中，为了解决这种局限性，我们为社会建议提出了一个新颖的截面对比度学习框架DCREC。更具体地说，我们建议从项目和社会域中学习分开的用户表示。此外，分离的对比度学习旨在在分散的用户表示之间进行社交建议之间的知识转移。各种现实世界数据集的全面实验证明了我们提出的模型的优势。

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。

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。

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.

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.

推荐系统预测用户在项目中的潜在兴趣，其中核心是学习用户/项目嵌入品。然而，它遭受了数据稀疏问题，跨域推荐可以缓解。但是，大多数事先有效共同学习源域和目标域模型，或者需要侧面特征。然而，由于学习的嵌入由包含偏置信息的源域主导，共同训练和侧面特征将影响目标域上的预测。受到当代艺术在图形表示学习的预训练中的启发，我们提出了一种用于跨域推荐的预先训练和微调图。我们设计了一种用于跨域推荐（PCREC）的新型预训练图神经网络，其采用了图形编码器的对比自我监督的预训练。然后，我们传输预先训练的图形编码器以初始化目标域上的节点嵌入，这有益于目标域上的单个域推荐系统的微调。实验结果表明了PCRec的优越性。详细分析验证了PCRec在传输信息中的优越性，同时避免来自源域的偏差。

与传统的协作过滤方法相比，图表卷积网络可以明确地模拟用户 - 项目二分类图的节点之间的交互，并有效地使用高阶邻居，这使得图形神经网络能够获得更有效的嵌入品以获得推荐，例如推荐作为ngcf和lightgcn。然而，其表示非常易于相互作用的噪音。在响应这个问题时，SGL探讨了用户项目图上的自我监督学习，以提高GCN的鲁棒性。虽然有效，但我们发现SGL直接适用SIMCLR的比较学习框架。此框架可能不会直接适用于推荐系统的场景，并且没有充分考虑用户项交互的不确定性。在这项工作中，我们的目标是考虑充分建议制度的情景中对比学习的应用，使其更适合推荐任务。我们提出了一个监督的对比学习框架来预先列出用户项目二分钟图，然后微调图形卷积神经网络。具体而言，我们将在数据预处理期间比较用户和项目之间的相似性，然后在应用对比学习时，不仅将增强视图视为正样本，而且还将被视为正样品的一定数量的类似样品。 ，这与SIMCLR不同，他们以批量作为阴性样品处理其他样本。我们将这种学习方法术语定期为监督对比学习（SCL）并将其应用于最先进的LightGCN。另外，为了考虑节点交互的不确定性，我们还提出了一种新的数据增强方法，称为节点复制。

我们研究推荐项目到偶尔群体的问题（A.K.A.冷启动群体），偶尔群体形成ad-hoc，并且有很少或没有历史互动的物品。由于偶尔群体的极端稀疏问题，偶尔与物品的互动，很难为这些偶尔群体学习高质量的嵌入。尽管图表神经网络（GNN）的最近进步包括高阶协作信号来缓解问题，但在GNN的图表卷积期间未明确考虑高阶冷启动邻居。本文提出了一个自我监督的图表学习范式，该图解范例共同列举了骨干GNN模型来重建元学习环境下的群体/用户/项目嵌入，使得它可以直接提高嵌入质量，并且可以轻松调整新偶尔群体。为了进一步减少来自冷启动邻居的影响，我们纳入了一种基于自我关注的元聚合器，以增强每个图卷积步骤的聚合能力。此外，我们添加了对比学习（CL）适配器，明确地考虑组和非组成员之间的相关性。三个公共推荐数据集的实验结果表明我们拟议模型的优势，以防止最先进的集团推荐方法。

图表神经网络（GNNS）已广泛应用于推荐任务，并获得了非常吸引人的性能。然而，大多数基于GNN的推荐方法在实践中遭受数据稀疏问题。同时，预训练技术在减轻了各个领域（如自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等域中的数据稀疏而取得了巨大成功。因此，图形预培训具有扩大基于GNN的建议的数据稀疏的巨大潜力。但是，预先培训GNN，建议面临独特的挑战。例如，不同推荐任务中的用户项交互图具有不同的用户和项目集，并且它们通常存在不同的属性。因此，在NLP和CV中常用的成功机制将知识从预训练任务转移到下游任务，例如共享所学习的嵌入式或特征提取器，而不是直接适用于现有的基于GNN的推荐模型。为了解决这些挑战，我们精致地设计了一个自适应图形预训练框架，用于本地化协作滤波（适应）。它不需要传输用户/项目嵌入式，并且能够跨越不同图的共同知识和每个图形的唯一性。广泛的实验结果表明了适应的有效性和优越性。

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。

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.

顺序推荐（SR）通过对用户在项目之间的过境方式进行建模来表征用户行为不断发展的模式。但是，简短的交互序列限制了现有SR的性能。为了解决这个问题，我们专注于本文中的跨域顺序推荐（CDSR），该建议旨在利用其他域中的信息来提高单个域的顺序建议性能。解决CDSR具有挑战性。一方面，如何保留单个领域的偏好以及整合跨域影响仍然是一个基本问题。另一方面，由于合并序列的长度有限，因此仅利用来自其他域的知识来完全解决数据稀疏问题。为了应对挑战，我们提出了DDGHM，这是CDSR问题的新型框架，其中包括两个主要模块，即双动态图形建模和混合度量训练。前者通过动态构造两级图，即局部图和全局图，捕获内域和域间顺序跃迁，并将它们与融合的细心门控机制结合在一起。后者通过采用混合度量学习来增强用户和项目表示形式，包括实现保持一致性和对比度度量的协作指标，以确保均匀性，以进一步减轻数据稀少性问题并提高预测准确性。我们在两个基准数据集上进行实验，结果证明了DDHMG的有效性。

为了开发有效的顺序推荐人，提出了一系列序列表示学习（SRL）方法来模拟历史用户行为。大多数现有的SRL方法都依赖于开发序列模型以更好地捕获用户偏好的明确项目ID。尽管在某种程度上有效，但由于通过明确建模项目ID的限制，这些方法很难转移到新的建议方案。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的通用序列表示方法，名为UNISREC。提出的方法利用项目的文本在不同的建议方案中学习可转移表示形式。为了学习通用项目表示形式，我们设计了一个基于参数美白和Experts的混合物增强的适配器的轻巧项目编码体系结构。为了学习通用序列表示，我们通过抽样多域负面因素介绍了两个对比的预训练任务。借助预训练的通用序列表示模型，我们的方法可以在电感或跨传导设置下以参数有效的方式有效地传输到新的推荐域或平台。在现实世界数据集上进行的广泛实验证明了该方法的有效性。尤其是，我们的方法还导致跨平台环境中的性能提高，显示了所提出的通用SRL方法的强可传递性。代码和预培训模型可在以下网址获得：https：//github.com/rucaibox/unisrec。

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。

跨域推荐（CDR）可以帮助客户在不同域中找到更多令人满意的项目。现有的CDR模型主要使用普通用户或映射功能作为域之间的桥梁，但在充分利用跨域的额外知识方面的探索非常有限。在本文中，我们建议将CDR的知识图（kg）纳入，这使不同领域中的项目能够共享知识。为此，我们首先从Freebase KG构建了一个新的数据集AmazonKG4CDR和Amazon评论数据的一个子集（两个域对：电影音乐，电影书籍）。这个新的数据集有助于将知识与CDR内部和跨域项目桥接。然后，我们提出了一个新的框架，KG感知的神经集体矩阵分解（KG-NEUCMF），利用KG来丰富项目表示。它首先通过图形卷积自动编码器学习项目嵌入，以从kg中的相邻和高阶邻居中捕获域特异性和域一般知识。然后，我们最大程度地提高了从kg和用户项目矩阵中学到的项目嵌入之间的共同信息，以建立跨域关系以获得更好的CDR。最后，我们对新建的数据集进行了广泛的实验，并证明我们的模型明显优于表现最佳的基线。

建议中的用户项交互可以自然地将其作为用户项二分钟图。鉴于图形表示学习中图形神经网络（GNN）的成功，已提出基于GNN的C方法来推进推荐系统。这些方法通常根据学习的用户和项目嵌入式提出建议。但是，我们发现它们不会在真实建议中表现出很常见的稀疏稀疏用户项目图。因此，在这项工作中，我们介绍了一种新颖的视角，以建立基于GNN的CF方法，了解建议的框架局部图协作滤波（LGCF）。 LGCF的一个关键优势在于它不需要为每个用户和项目学习嵌入，这在稀疏方案中具有挑战性。或者，LGCF旨在将有用的CF信息编码为本地化的图表并基于这些图形提出建议。关于各种数据集的广泛实验验证了LGCF的有效性，尤其是稀疏场景。此外，经验结果表明LGCF为基于嵌入的CF模型提供了互补信息，该模型可用于提高推荐性能。

协作过滤（CF）被广泛用于学习用户和从观察到的交互中的项目的信息潜在表示。现有的基于CF的方法通常采用负面抽样来区分不同的项目。在大型数据集上进行负抽样的培训在计算上是昂贵的。此外，应在定义的分布下仔细地对负项目进行采样，以避免在训练数据集中选择观察到的正面项目。不可避免地，在测试集中，从训练数据集中采样的一些负面项目可能是正面的。在本文中，我们提出了一个自我监督的协作过滤框架（SEXTCF），该框架是专门设计的，用于具有隐式反馈的推荐方案。提出的SEXTCF框架简化了暹罗网络，可以轻松地应用于现有的基于深度学习的CF模型，我们称之为骨干网络。 SEXCF的主要思想是增强主链网络生成的输出嵌入，因为它不可避免地增加了用户/项目ID的原始输入。我们建议并研究三种输出扰动技术，可以应用于不同类型的骨干网络，包括传统CF模型和基于图的模型。该框架使学习用户和项目的信息表示无效样本的信息表示，并且对封装的骨干不可知。我们在四个数据集上进行了全面的实验，以表明我们的框架可以比以2 $ \ times $ -4 $ \ times $ $更快的训练速度实现更高的建议准确性。我们还表明，与自我监督的框架Buir相比，SEXCF平均可以提高准确性高达17.79％。

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。

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。

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。