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題目： Disentangled Graph Collaborative Filtering

簡介： 從交互數據中學習用戶和項目的信息表示對于協同過濾（CF）至關重要。當前的嵌入功能利用用戶-項目關系來豐富表示，從單個用戶-項目實例演變為整體交互圖。然而，他們在很大程度上以統一的方式對關系進行建模，而忽略了用戶采用這些項目的意圖的多樣性，這可能是為了消磨時間，出于興趣或為家庭等其他人購物。這種對用戶興趣進行建模的統一方法很容易導致次優的表示形式，無法對各種關系進行建模，也無法使用戶的意圖分解開來。

在這項工作中，我們會以用戶意圖的更細粒度特別注意用戶與項目之間的關系。因此，我們設計了一個新模型，即解纏圖協同過濾（DGCF），以解開這些因素并產生解開的表示。具體來說，通過對每個用戶項目交互的意圖分布進行建模，我們可以迭代地細化意圖感知交互圖和表示形式。同時，我們鼓勵不同意圖的獨立性。這導致了糾纏的表示，有效地提取了與每個意圖有關的信息。我們在三個基準數據集上進行了廣泛的實驗，并且DGCF在一些最新模型（如NGCF [40]，DisenGCN [25]和MacridVAE [26]）上取得了顯著改進。進一步的分析可以深入了解DGCF在消除用戶意圖和表示可解釋性方面的優勢。

題目： Contextualized Graph Attention Network for Recommendation with Item Knowledge Graph

摘要： 近年來，圖神經網絡(GNN)被應用于知識圖譜(KG)的開發。現有的基于GNN的方法在KG中對實體與其本地圖上下文之間的依賴關系進行了建模。，但可能無法有效地捕獲其非局部圖上下文(例如，它的一階鄰居的集合)，最相關的高階鄰居集)。在本文中，我們提出了一個新的推薦框架——上下文化的圖注意網絡(CGAT)，它可以顯式地利用KG中實體的局部和非局部圖上下文信息。特別地，CGAT通過用戶特定的圖形注意機制捕獲本地上下文信息，考慮用戶對實體的個性化偏好。此外，CGAT采用了一個有偏隨機游走采樣過程來提取一個實體的非局部上下文，并利用遞歸神經網絡(RNN)來建模實體與其非局部上下文實體之間的依賴關系。為了捕捉用戶對物品的個性化偏好，本文還建立了物品特定注意機制，以模擬目標物品與從用戶歷史行為中提取的上下文物品之間的依賴關系。在真實數據集上的實驗結果驗證了CGAT的有效性，并與最新的基于KG的推薦方法進行了比較。

題目： Fairness-Aware Explainable Recommendation over Knowledge Graphs

簡介： 最近，人們對公平性的考慮日益受到關注，尤其是在智能決策系統中。可解釋的推薦系統可能會受到解釋偏差和性能差異的困擾。在本文中，我們根據用戶的活動水平分析了不同的用戶組，發現不同組之間的推薦績效存在偏差。結果顯示由于不活躍用戶的培訓數據不足，不活躍用戶可能更容易收到不滿意的推薦，并且由于協作過濾的性質，他們的推薦可能會受到更活躍用戶的培訓記錄的影響，因而受到系統的不公平對待。我們提出了一種啟發式重新排序的公平約束方法，以在對知識圖的可解釋性推薦的背景下減輕這種不公平問題。我們使用基于最新知識圖的可解釋推薦算法對幾個數據集進行了實驗，結果表明，我們的算法不僅能夠提供高質量的可解釋的推薦，而且在幾個方面都減少了推薦的不公平性。

題目： TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

摘要：

基于會話的推薦在許多網站中扮演著重要的角色，其目的是基于匿名會話來預測用戶的行為。通過研究會話中項目的時間轉換，已經出現了許多將會話建模為序列或圖的研究。但是，這些方法將會話壓縮成一個固定的向量表示，而不考慮要預測的目標項。由于目標項目的多樣性和用戶興趣的不同，固定向量會限制推薦模型的表示能力。本文提出了一種新的目標注意圖神經網絡(TAGNN)模型，用于基于會話的推薦。在TAGNN中，目標感知注意力自適應地激發不同用戶對不同目標的興趣。學習興趣表示向量隨著目標項目的不同而變化，極大地提高了模型的表達能力。此外，TAGNN利用圖神經網絡的強大功能來捕捉會話中的豐富項轉換。在真實數據集上進行的綜合實驗證明了它優于最先進的方法。

題目

上下文感知推薦系統的圖卷積機：Graph Convolution Machine for Context-aware Recommender System

關鍵字

圖卷積，編碼器與解碼器，上下文感知，深度學習，推薦系統

簡介

推薦的最新進展表明，可以通過在用戶項目交互圖上執行圖卷積來學習更好的用戶和項目表示形式。但是，這種發現主要限于協作過濾（CF）場景，在該場景中無法使用交互上下文。在這項工作中，我們將圖卷積的優勢擴展到了上下文感知推薦系統（CARS，代表了可以處理各種輔助信息的通用類型的模型）。我們提出了圖卷積機（GCM），它是一個由以下組成的端到端框架：三個組件：編碼器，圖卷積（GC）層和解碼器。編碼器將用戶，項目和上下文投影到嵌入向量中，然后將其傳遞到GC層，以利用上下文感知的圖卷積在用戶項圖中對用戶和項目嵌入進行細化。解碼器通過考慮用戶，項目和上下文嵌入之間的交互，提取經過精煉的嵌入以輸出預測分數。我們對Yelp的三個真實數據集進行了實驗，驗證了GCM的有效性以及對CARS執行圖形卷積的好處。

作者

Jiancan Wu,Xiangnan He,Xiang Wang,Qifan Wang,Weijian Chen,JianxunLian,Xing Xie,Yongdong Zhang來自中國科學技術大學

論文題目： Relation-Aware Graph Convolutional Networks for Agent-Initiated Social E-Commerce Recommendation

論文摘要：

近年來，agent-initiated社交電子商務模式取得了巨大的成功，這種模式鼓勵用戶成為銷售代理商，通過他們的社交關系來推廣商品。這種類型的社交電子商務中的復雜交互可以表述為異構信息網絡(HIN)，其中三種節點之間的關系有多種類型，分別為用戶、銷售代理和商品。學習高質量的節點嵌入是研究的重點，圖卷積網絡(GCNs)是近年來發展起來的最先進的表示學習方法。然而，現有的GCN模型在建模異構關系和有效地從大量鄰域中采樣相關接收域方面都存在基本的局限性。為了解決這些問題，我們提出了RecoGCN(a RElation-aware CO-attentive GCN model)來有效地聚合HIN中的異構特征。它彌補了目前GCN在使用關系感知聚合器建模異構關系方面的局限性，并利用語義感知元路徑為每個節點開辟簡潔和相關的接受域。為了有效地融合從不同元路徑中學習到的嵌入，我們進一步提出了一種co-attentive機制，通過關注用戶、銷售代理和商品之間的三種交互來動態地為不同的元路徑分配重要性權重。在真實數據集上的大量實驗表明，RecoGCN能夠學習HIN中有意義的節點嵌入，并且在推薦任務中始終優于baseline方法。

部分作者簡介：

Jianxun Lian是微軟亞洲研究院研究員，研究興趣是推薦系統，用戶建模，深度學習，NLP。

論文題目： Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video

論文摘要： 個性化推薦在許多在線內容共享平臺中起著核心作用。為了提供優質的微視頻推薦服務，重要的是考慮用戶與項目（即短視頻）之間的交互以及來自各種模態（例如視覺，聽覺和文本）的項目內容。現有的多媒體推薦作品在很大程度上利用多模態內容來豐富項目表示，而為利用用戶和項目之間的信息交換來增強用戶表示并進一步捕獲用戶對不同模式的細粒度偏好所做的工作卻較少。在本文中，我們建議利用用戶-項目交互來指導每種模式中的表示學習，并進一步個性化微視頻推薦。我們基于圖神經網絡的消息傳遞思想設計了一個多模態圖卷積網絡（MMGCN）框架，該框架可以生成用戶和微視頻的特定模態表示，以更好地捕獲用戶的偏好。具體來說，我們在每個模態中構造一個user-item二部圖，并用其鄰居的拓撲結構和特征豐富每個節點的表示。通過在三個公開可用的數據集Tiktok，Kwai和MovieLens上進行的大量實驗，我們證明了我們提出的模型能夠明顯優于目前最新的多模態推薦方法。

作者簡介：

Tat-Seng Chua，新加坡國立大學計算機學院的KITHCT講座教授。1998年至2000年期間，他是該校的代理和創始院長。蔡博士的主要研究興趣是多媒體信息檢索和社交媒體分析。特別是，他的研究重點是從網絡和社交網絡中提取、檢索和回答文本、視頻和實時媒體的問題。他是新加坡國立大學（NUS）和清華大學（tshuanguaniversity）在中國建立的一個耗資數百萬美元的聯合中心的負責人，該中心旨在開發現場媒體搜索技術。該項目將在北京和新加坡的城市內收集、挖掘、搜索和組織用戶生成的內容。他的小組在2000年初定期參加TREC-QA和TRECVID評估。

Xiangnan He，中國科技大學信息科學技術學院教授，研究興趣包括信息檢索、數據挖掘和多媒體分析；擔任過多個頂級會議（包括SIGIR、WWW、KDD、MM等）的（高級）PC成員，以及TKDE、TOIS、TMM等期刊的定期審稿人。