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。

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。

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.

知识图表通常掺入到推荐系统，以提高整体性能。由于知识图的推广和规模，大多数知识的关系是不是目标用户项预测有帮助。要利用知识图在推荐系统捕捉目标具体知识的关系，我们需要提炼知识图，以保留有用的信息和完善的知识来捕捉用户的喜好。为了解决这个问题，我们提出了知识感知条件注意网络（KCAN），这是一个终端到终端的模式纳入知识图形转换为推荐系统。具体来说，我们使用一个知识感知注意传播方式，以获得所述节点表示第一，其捕获用户 - 项目网络和知识图表对全球语义相似度。然后给出一个目标，即用户 - 项对，我们会自动提炼出知识图到基于知识感知关注的具体目标子。随后，通过在应用子有条件的注意力聚集，我们细化知识图，以获得特定目标节点表示。因此，我们可以得到两个表示性和个性化，以实现整体性能。现实世界的数据集实验结果表明，我们对国家的最先进的算法框架的有效性。

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％。

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.

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。

由于许多信息，用户很难找到它们在许多选择中感兴趣的内容。为了提高用户的经验，推荐系统已广泛用于音乐推荐，电影建议，网上购物和其他场景。最近，知识图（KG）已被证明是提高推荐系统性能的有效工具。但是，在应用知识图表中提出建议的巨大挑战是如何使用知识图来获取更好的用户代码和项目代码。为了响应这个问题，本研究提出了一种基于知识图（URIR）的用户经常性神经网络（RNN）编码器和项目编码器推荐算法。该研究通过捕获高级邻居信息来生成项目的表示向量，并应用RNN和项目的表示向量来编码用户以生成用户的表示向量，然后对用户的表示向量和项目执行内部产品操作。表示向量获得用户与项目互动的概率。三个真实数据集上的数值实验表明，URIR对诸如AUC，精密，召回和MRR等指标中的最先进算法的卓越性能。这意味着URIR可以有效地使用知识图来获得更好的用户代码和项目代码，从而获得更好的推荐结果。

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。

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图形嵌入的当前建议方法已显示出最新的性能。这些方法通常编码潜在的评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。我们的方法具有提供解释的优势，该解释利用了用户对推荐项目的基于方面的意见。此外，我们还提供了使用方面意见作为可视化仪表板中的解释的建议的适用性的示例，该说明允许获取有关从输入图的嵌入中获得的有关类似用户的最喜欢和最不喜欢的方面的信息。

冷启动问题在推荐系统中仍然是一个非常具有挑战性的问题。幸运的是，冷启动用户在辅助源域中的交互可以帮助目标域中的冷启动推荐。如何将用户的偏好从源域转移到目标域，是跨域推荐（CDR）中的关键问题，这是处理冷启动问题的有希望的解决方案。大多数现有方法模型用于传输所有用户的偏好。直观地，由于偏好因用户对用户而异，不同用户的偏好网桥应该是不同的。在这一行中，我们提出了一个名为个性化用户偏好的小说框架，用于跨域推荐（PTUPCDR）。具体地，学习了与用户特征嵌入的元网络，以生成个性化桥接功能以实现每个用户的个性化的偏好传送。要稳定地学习元网络，我们采用了面向任务的优化过程。利用元生成的个性化桥函数，用户在源域中的偏好嵌入可以转换为目标域，并且变换的用户偏好嵌入可以用作目标域中的冷启动用户的初始嵌入。使用大型现实数据集，我们进行广泛的实验，以评估PTUPCDR对冷启动和热启动阶段的有效性。代码已在https://github.com/easezyc/wsdm2022-ptupcdr中提供。

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。

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。

跨域建议可以帮助缓解传统的连续推荐系统中的数据稀疏问题。在本文中，我们提出了Recguru算法框架，以在顺序推荐中生成包含跨域的用户信息的广义用户表示，即使在两个域中的最小或没有公共用户时也是如此。我们提出了一种自我细心的AutoEncoder来导出潜在用户表示，以及域鉴别器，其旨在预测所产生的潜在表示的原点域。我们提出了一种新的逆势学习方法来训练两个模块，以使从不同域生成的用户嵌入到每个用户的单个全局Gur。学习的Gur捕获了用户的整体偏好和特征，因此可以用于增强行为数据并改进在涉及用户的任何单个域中的推荐。在两个公共交叉域推荐数据集以及从现实世界应用程序收集的大型数据集进行了广泛的实验。结果表明，Recguru提高了性能，优于各种最先进的顺序推荐和跨域推荐方法。收集的数据将被释放以促进未来的研究。

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图嵌入的最新建议方法显示了最先进的性能。通常，这些方法编码潜在评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。此外，我们的方法具有提供解释的优势，该解释涉及用户对推荐项目的基于方面意见的报道。

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.

本文研究了知识图的推荐系统，可以有效地解决数据稀疏和冷启动的问题。最近，已经为这个问题开发了各种方法，这通常试图根据其表示，学习用户和物品的有效陈述，然后根据其表示将项目匹配。虽然这些方法已经表现得非常有效，但它们缺乏良好的解释，这对推荐系统至关重要。在本文中，我们采取了不同的路线，并提出通过从用户到项目的有意义路径来创造建议。具体地，我们将问题作为顺序决策过程，其中目标用户被定义为初始状态，并且图中的边缘被定义为动作。我们根据现有的最先进方法塑造奖励，然后使用策略梯度方法培训策略函数。三个现实世界数据集的实验结果表明，我们的提出方法不仅提供有效的建议，还提供了良好的解释。

跨域的建议显示了解决数据范围和冷启动问题方面有希望的结果。尽管取得了这样的进展，但现有的方法集中在知识转移的可提供的域可共享信息（重叠的用户或相同的上下文）上，并且在没有此类要求的情况下，它们无法很好地概括。为了解决这些问题，我们建议利用大多数电子商务系统一般的审核文本。我们的模型（命名为SER）使用三个文本分析模块，由单个域歧视器指导，用于分离表示表示。在这里，我们提出了一种新颖的优化策略，可以提高域分解的质量，并使源域的有害信息衰弱。此外，我们将编码网络从单个域扩展到多个域，事实证明，这对于基于审核的推荐系统具有强大的功能。广泛的实验和消融研究表明，与最先进的单域和跨域推荐方法相比，我们的方法是有效，健壮和可扩展的。

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。

共享符合跨域顺序推荐（SCSR）是一项新兴而又具有挑战性的任务，在顺序建议中同时考虑共享符号和跨域特征。 SCSR上的现有作品主要基于复发性神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），但他们忽略了一个事实，尽管多个用户共享一个帐户，但一次主要由一个用户占用。这一观察结果促使我们通过专注于其最近的行为来学习更准确的用户特定帐户表示。此外，尽管现有的作品降低了较低的权重与无关紧要的相互作用，但它们仍可能稀释域信息并阻碍跨域建议。为了解决上述问题，我们提出了一种基于增强学习的解决方案，即RL-ISN，该解决方案由基本的跨域推荐剂和基于强化的学习域滤波器组成。具体而言，要在“共享”方案中对帐户表示形式进行建模，基本推荐人首先将用户作为潜在用户的混合行为群，然后利用注意力模型在上面进行用户身份识别。为了减少无关域信息的影响，我们将域过滤器作为层次强化学习任务，在该任务中，使用高级任务来决定是否修改整个转移的序列进一步执行任务以确定是否删除其中的每个交互。为了评估解决方案的性能，我们对两个现实世界数据集进行了广泛的实验，并且实验结果证明了与最先进的建议方法相比，我们的RL-ISN方法的优越性。