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。
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跨域冷启动推荐是推荐系统越来越新兴的问题。现有的作品主要专注于解决跨域用户推荐或冷启动内容推荐。但是，当新域在早期发展时，它具有类似于源域的潜在用户，但互动较少。从源域中学习用户的偏好并将其转移到目标域中是至关重要的，特别是在具有有限用户反馈的新到达内容上。为了弥合这一差距，我们提出了一个自训练的跨域用户偏好学习（夫妻）框架，针对具有各种语义标签的冷启动推荐，例如视频的项目或视频类型。更具体地，我们考虑三个级别的偏好，包括用户历史，用户内容和用户组提供可靠的推荐。利用由域感知顺序模型表示的用户历史，将频率编码器应用于用于用户内容偏好学习的底层标记。然后，建议具有正交节点表示的分层存储器树以进一步概括域域的用户组偏好。整个框架以一种对比的方式更新，以先进先出（FIFO）队列获得更具独特的表示。两个数据集的广泛实验展示了用户和内容冷启动情况的夫妇效率。通过部署在线A / B一周测试，我们表明夫妇的点击率（CTR）优于淘宝应用程序的其他基线。现在该方法在线为跨域冷微视频推荐服务。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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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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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。
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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。
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在隐性反馈推荐中，将短期偏好纳入推荐系统近年来引起了不断的关注。但是，在历史交互中的意外行为，如偶然点击一些物品，也不能反映用户固有的偏好。现有研究未能模拟意外行为的影响，从而实现劣等的推荐性能。在本文中，我们提出了一种多偏好模型（MPM）来消除意外行为的影响。 MPM首先通过细粒度的偏好模块从最近的历史交互中提取用户的即时偏好。然后，培训意外行为检测器以判断这些即时偏好是否由意外行为偏置。我们还将用户的一般偏好集成在MPM中。最后，执行输出模块以消除意外行为的影响，并集成所有信息以进行最终推荐。我们在电影的两个数据集和电子零售中进行广泛的实验，展示了我们在最先进的方法上的模型的显着改进。实验结果表明，MPM在HR @ 10和NDCG @ 10中获得了大规模的改善，平均与斯trec模型相比相对增加了3.643％和4.107％。我们在https://github.com/chenjie04/mpm/发布我们的代码。
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用户嵌入（用户的矢量化表示）对于推荐系统至关重要。已经提出了许多方法来为用户构建代表性，以找到用于检索任务的类似项目，并且已被证明在工业推荐系统中也有效。最近，人们发现使用多个嵌入式代表用户的能力，希望每个嵌入代表用户对某个主题的兴趣。通过多息表示，重要的是要对用户对不同主题的喜好进行建模以及偏好如何随时间变化。但是，现有方法要么无法估算用户对每个利息的亲和力，要么不合理地假设每个用户的每一个利息随时间而逐渐消失，从而损害了候选人检索的召回。在本文中，我们提出了多功能偏好（MIP）模型，这种方法不仅可以通过更有效地使用用户的顺序参与来为用户产生多种利益因此，可以按比例地从每个利息中检索候选人。在各种工业规模的数据集上进行了广泛的实验，以证明我们方法的有效性。
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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。
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最近的顺序推荐模型越来越多地依赖连续的短期用户相互作用序列来建模用户兴趣。但是，这些方法引起了人们对短期和长期利益的关注。 （1）{\ IT短期}：交互序列可能不是由单一的兴趣引起的，而是来自几个相互交织的利益，即使在短时间内，也导致了它们无法模拟Skip行为的失败； （2）{\ it长期}：相互作用序列主要是在离散的间隔内稀疏观察，而不是长期连续的。这使得难以推断长期利益，因为只能考虑到跨序列的利益动态，因此只能得出离散的利息表示。在这项研究中，我们通过学习来解决这些问题（1）短期利益的多尺度表示； （2）长期利益的动态意识表示。为此，我们提出了一个\ textbf {i} nterest \ textbf {d} ynamics建模框架，使用生成\ textbf {n} eural \ textbf {p textbf {p} rocesses，coincined IDNP，以从功能角度来看，以模拟用户兴趣。 IDNP学习了一个全球兴趣函数家族，以定义每个用户的长期兴趣作为功能实例化，从而通过功能连续性表现出兴趣动态。具体而言，IDNP首先将每个用户的短期交互编码为多尺度表示，然后将其汇总为用户上下文。通过将潜在的全球兴趣与用户上下文相结合，IDNP然后重建长期用户兴趣功能，并在即将到来的查询时间段上预测交互。此外，即使相互作用序列受到限制和非连续性，IDNP也可以建模此类兴趣功能。在四个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型在各种评估指标上的最先进。
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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。
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工业推荐系统通常提出包含来自多个子系统的结果的混合列表。实际上，每个子系统都使用自己的反馈数据进行了优化，以避免不同子系统之间的干扰。但是，我们认为，由于\ textit {数据稀疏}，此类数据使用可能会导致次优的在线性能。为了减轻此问题，我们建议从包含网络尺度和长期印象数据的\ textit {super-domain}中提取知识，并进一步协助在线推荐任务（下游任务）。为此，我们提出了一个新颖的工业\ textbf {k} nowl \ textbf {e} dge \ textbf {e} xtraction和\ textbf {p} lugging（\ textbf {keep}）框架，这是一个两阶段的框架其中包括1）超级域上有监督的预训练知识提取模块，以及2）将提取的知识纳入下游模型的插件网络。这使得对在线推荐的逐步培训变得友好。此外，我们设计了一种有效的经验方法，用于在大规模工业系统中实施Keep时保持和介绍我们的动手经验。在两个现实世界数据集上进行的实验表明，保持可以实现有希望的结果。值得注意的是，Keep也已部署在阿里巴巴的展示广告系统上，带来了$+5.4 \％$ CTR和$+4.7 \％\％$ rpm的提升。
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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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在点击率（CTR）预测方案中，用户的顺序行为很好地利用来捕获最近文献中的用户兴趣。然而，尽管正在广泛研究，但这些顺序方法仍然存在三个限制。首先，现有方法主要利用对用户行为的注意，这并不总是适用于CTR预测，因为用户经常点击与任何历史行为无关的新产品。其次，在真实场景中，很久以前存在许多具有运营的用户，但最近的次数相对不活跃。因此，难以通过早期行为精确地捕获用户的当前偏好。第三，不同特征子空间中用户历史行为的多个表示主要被忽略。为了解决这些问题，我们提出了一种多互动关注网络（Mian），全面提取各种细粒度特征之间的潜在关系（例如，性别，年龄和用户档案）。具体而言，MIAN包含多交互式层（MIL），其集成了三个本地交互模块，通过顺序行为捕获用户偏好的多个表示，并同时利用细粒度的用户特定的以及上下文信息。此外，我们设计了一个全局交互模块（GIM）来学习高阶交互，平衡多个功能的不同影响。最后，脱机实验结果来自三个数据集，以及在大型推荐系统中的在线A / B测试，展示了我们提出的方法的有效性。
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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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