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近年來，采用異質信息網絡統一建模推薦系統中不同類型對象的復雜交互行為、豐富的用戶和商品屬性以及各種各樣的輔助信息，不僅有效地緩解了推薦系統的數據稀疏和冷啟動問題，而且具有較好的可解釋性，并因此得到了廣泛關注與應用。據我們所知，本文是首篇專門介紹基于異質信息網絡的推薦系統的綜述。

具體而言，本文首先介紹了異質信息網絡和推薦系統的核心概念和背景知識，簡要回顧了異質信息網絡和推薦系統的研究現狀，并且闡述了將推薦系統建模為異質信息網絡的一般步驟。然后，本文根據模型原理的不同將現有方法分為三類，分別是基于相似性度量的方法、基于矩陣分解的方法和基于圖表示學習的方法，并對每類方法的代表性工作進行了全面的介紹，指出了每類方法的優缺點和不同方法之間的發展脈絡與內在關系。最后，本文討論了現有方法存在的問題，并展望了該領域未來的幾個潛在的研究方向。

1 引言

推薦系統往往面臨著數據稀疏和冷啟動問題，因此無法得到精準的推薦結果。在推薦系統中引入輔助信息可以有效地緩解這些問題。例如社會化推薦根據用戶之間的關系構造社交網絡作為輔助信息，從而能夠在推薦系統中充分利用社會關系對用戶喜好的影響。類似地，基于地理位置的社交推薦構建了用戶與位置之間的關系，通過用戶的位置記錄來捕捉用戶的行為偏好。然而，這些方法僅適用于某種特定類型的輔助信息，不具有普適性。

異質信息網絡是一種通用的融合多源數據的方法。通過將推薦系統視為由不同類型對象和交互構成的異質信息網絡，我們可以建模用戶與商品之間復雜的交互關系，而且可以有效融合屬性和各類輔助信息。基于異質信息網絡的推薦系統在信息融合、探索結構語義等方面具有顯著優勢，不僅可以有效緩解數據稀疏與冷啟動問題，而且有助于提升推薦系統的準確性和可解釋性，因此取得了廣泛的關注與應用。

綜述的章節編排如下：第2章簡要介紹推薦系統和異質信息網絡的相關概念與定義；第3章按照模型原理的不同，對基于異質信息網絡的推薦系統進行分類，并對現有方法進行了系統地梳理與分析；第4章展望了基于異質信息網絡的推薦系統未來研究方向；第5章回顧并總結全文。（在這里，主要展示第3章和第4章的核心內容，其他內容詳見論文原文。）

2 模型分類

目前，研究人員設計了各種適用于異質信息網絡建模的推薦算法。本章根據模型的不同，將現有工作進行分類，如表1所示。 圖片

2.1 基于相似性度量

推薦系統的個性化匹配往往基于對實體相似性的度量，而協同過濾需要基于用戶與商品之間的交互歷史計算相似度。早期的相似性度量算法僅對同質信息網絡定義，然而，這些算法忽視了對象和聯系的不同類型，不適用于建模為異質信息網絡的推薦系統。為了解決這一問題，研究者們提出了一系列用于異質信息網絡中實體相似性度量的算法，主要包括基于隨機游走的方法和基于元路徑的方法。基于這兩類異質信息網絡相似性度量算法，研究者們提出了很多協同過濾算法的變體，本文將這類方法統稱為基于相似性度量的方法。（詳見原文）

2.2 基于矩陣分解

為了解決相似性度量方法存在的時空復雜度高的問題，推薦系統的研究者們提出了矩陣分解模型，其原理是通過分解評分矩陣來提取出用戶和商品的隱向量，然后根據隱向量的相似度進行推薦。傳統的矩陣分解模型在訓練時使用隱向量重構共現矩陣作為優化目標，無法利用異質信息網絡中豐富的語義信息。很多研究者提出適用于異質信息網絡建模的矩陣分解方法，可以分為兩類：基于正則化的方法，和基于神經矩陣分解的方法。與基于相似性度量的方法相比，本節介紹的方法不依賴顯式的路徑可達性，當路徑連接稀疏或嘈雜時也不會失敗。（詳見原文）

2.3 基于圖表示學習

隨著深度學習的發展，基于神經網絡的推薦模型憑借其強大的特征交叉能力以及模型架構設計的靈活性，取得了較好的推薦效果。然而，傳統的神經網絡并不能直接建模圖結構。隨著圖表示學習技術的興起，研究者們嘗試設計融合圖表示學習技術的推薦模型，從而更好地學習圖數據中豐富的結構和語義信息。本節將這類方法統稱為基于圖表示學習的方法，并進一步分為基于兩階段訓練的方法和基于端到端訓練的方法。（詳見原文）

3 未來研究方向

異質信息網絡作為一種融合輔助信息的建模方法，憑借其緩解數據稀疏與冷啟動問題、提升模型性能與可解釋性等方面的優勢，已經在各種各樣的推薦系統模型和推薦任務上得到了應用。然而，基于異質信息網絡的推薦系統仍面臨很多挑戰，本節將介紹幾個潛在的未來研究方向。（詳見原文） 新型的異質圖推薦的模型與應用：基于圖神經網絡的推薦系統模型仍存在過平滑、魯棒性差等缺陷，而目前在圖神經網絡中引入異質信息的方法也仍不夠靈活，如何設計更好的異質圖推薦模型存在挑戰，如何將異質信息網絡用于更多類型的推薦任務也存在挑戰。

面向跨域數據的異質圖推薦：目前的絕大多數工作僅關注在單一異質網絡上的推薦任務，與單圖推薦相比，跨域推薦存在很多額外的挑戰。例如，如何設計源域到目標域的映射函數，如何在利用跨域信息的同時不泄露用戶隱私等，如何應對上述挑戰是未來的研究重點。

面向大規模實時場景的異質圖推薦：真實的推薦系統往往需要處理超大規模的數據，并且對推薦的實時性有較高的要求，因此很多復雜的推薦模型無法直接使用。大規模實時推薦主要面臨兩方面問題：一方面是模型的輕量化，另一方面是模型的動態更新。目前的推薦算法輕量化和動態更新方法主要適用于二分圖，如何將其應用于異質信息網絡存在挑戰。

小目標檢測一直是目標檢測領域中的熱點和難點，其主要挑戰是小目標像素少，難以提取有效的特征信息.近年來，隨著深度學習理論和技術的快速發展，基于深度學習的小目標檢測取得了較大進展，研究者從網絡結構、訓練策略、數據處理等方面入手，提出了一系列用于提高小目標檢測性能的方法.該文對基于深度學習的小目標檢測方法進行詳細綜述，按照方法原理將現有的小目標檢測方法分為基于多尺度預測、基于數據增強技術、基于提高特征分辨率、基于上下文信息，以及基于新的主干網絡和訓練策略等5類方法，全面分析總結基于深度學習的小目標檢測方法的研究現狀和最新進展，對比分析這些方法的特點和性能，并介紹常用的小目標檢測數據集.在總體梳理小目標檢測方法的研究進展的基礎上，對未來的研究方向進行展望.

//journal.bjut.edu.cn/article/2021/0254-0037/20210310.html

行人檢測技術在智能交通系統,智能安防監控等領域表現出了極高的應用價值,已經成為計算機視覺領域的重要研究方向之一。得益于深度學習的飛速發展,基于深度卷積神經網絡的通用目標檢測模型被不斷擴展應用到行人檢測領域,并取得了良好的性能。但是由于行人目標內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到復雜場景下的行人遮擋、尺度變化等問題,深度學習方法也面臨著嚴峻的挑戰。本文針對上述問題,以基于深度學習的行人檢測技術為研究對象,在充分調研文獻的基礎上,分別從基于錨點框、基于無錨點框以及通用技術改進(例如損失函數,非極大值抑制等)三個角度,對各類行人檢測算法進行細分,并選取具有代表性的方法進行詳細介紹和對比分析。此外,本文對行人檢測的通用數據集進行了詳細的介紹,對該領域先進算法的性能進行了對比分析,對行人檢測中待解決的問題與未來的研究方向做出預測和展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2020&journal_id=jig

摘要 在線社交網絡中的消息流行度預測研究,對推薦、廣告、檢索等應用場景都具有非常重要的作用。近年來,深度學習的蓬勃發展和消息傳播數據的積累,為基于深度學習的流行度預測研究提供了堅實的發展基礎。現有的流行度預測研究綜述,主要是圍繞傳統的流行度預測方法展開的,而基于深度學習的流行度預測方法目前仍未得到系統性地歸納和梳理,不利于流行度預測領域的持續發展。鑒于此,該文重點論述和分析現有的基于深度學習的流行度預測相關研究,對近年來基于深度學習的流行度預測研究進行了歸納梳理,將其分為基于深度表示和基于深度融合的流行度預測方法,并對該研究方向的發展現狀和未來趨勢進行了分析展望。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3082.shtml

許多自然場景圖像中都包含著豐富的文本,他們對于場景理解有著重要的作用。隨著移動互聯網技術的飛速發展,許多新的應用場景都需要利用這些文本信息,例如招牌識別和自動駕駛等。因此,自然場景文本的分析與處理也越來越成為計算機視覺領域的研究熱點之一,該任務主要包括文本檢測與識別。傳統的文本檢測和識別方法依賴于人工設計的特征和規則,且模型設計復雜、效率低、泛化性能差。近年來隨著深度學習的發展,自然場景文本檢測、自然場景文本識別以及端到端的自然場景文本檢測與識別都取得了突破性的進展,其性能和效率都得到了顯著提高。本文介紹了該領域相關的研究背景,對近幾年基于深度學習的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別的方法進行整理分類、歸納和總結,闡述了各類方法的基本思想和優缺點。并針對隸屬于不同類別下的方法,進一步論述和分析這些主要模型的算法流程、適用場景和他們的技術發展路線。此外還列舉說明了一些主流公開數據集,并對比了各個模型方法在代表性數據集上的性能情況。最后本文總結了目前不同場景數據下的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別算法的局限性以及未來的挑戰和發展趨勢。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2023&journal_id=jig

基于事件社會網絡（Event-Based Social Network，EBSN）是一種結合了線上網絡和線下網絡的新型社會網絡，近年來得到了越來越多關注，已有許多國內外重要研究機構的研究者們對其進行研究并取得許多研究成果.在EBSN推薦系統中，一個重要任務就是設計出更好、更合理的推薦算法以提高推薦精確度和用戶滿意度，其關鍵在于充分結合EBSN中的各種上下文信息去挖掘用戶、事件和群組的隱藏特征.本文主要對EBSN推薦系統的最新研究進展進行綜述. 首先，概述EBSN的定義、結構、屬性和特征，介紹EBSN推薦系統的基本框架，以及分析EBSN推薦系統與其他推薦系統的區別.其次，對EBSN推薦系統的主要推薦方法和推薦內容進行歸納、總結和對比分析.最后，分析EBSN推薦系統的研究難點及其發展趨勢，并對本文作出總結.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6145&flag=1

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

摘要： 圖像補全是圖像處理的一個研究領域,為有物體遮擋以及圖像關鍵部分缺失狀況下的圖像識別提供了解決方案,應用領域非常廣泛,受到了人們的關注。經深度學習方法補全的圖像具有更高的圖像分辨率和可靠性,逐漸成為圖像補全的主流方法之一。文中針對圖像補全領域的主要問題,介紹了相關深度學習方法的基本原理和經典算法,系統而漸進地剖析了2010年以來有代表性的圖像補全方法,探討了基于深度學習的圖像補全在不同領域的具體應用,并列舉了該研究領域目前面臨的幾個問題。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600009

推薦系統旨在為用戶推薦個性化的在線商品或信息, 其廣泛應用于眾多Web場景之中, 來處理海量信息數據所導致的信息過載問題, 以此提升用戶體驗. 鑒于推薦系統強大的實用性, 自20世紀90年代中期以來, 研究者針對其方法與應用兩方面, 進行了大量廣泛的研究. 近年來, 很多工作發現知識圖譜中所蘊含的豐富信息可以有效地解決推薦系統中存在的一系列關鍵問題, 例如數據稀疏、冷啟動、推薦多樣性等. 因此, 本文 針對基于知識圖譜的推薦系統這一領域進行了全面的綜述. 具體地, 首先簡單介紹推薦系統與知識圖譜中的一些基本概念. 隨后, 詳細介紹現有方法如何挖掘知識圖譜不同種類的信息并應用于推薦系統. 此外, 總結了相關的一系列推薦應用場景. 最后, 提出了對基于知識圖譜的推薦系統前景的看法, 并展望了該領域未來的研究方向.

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.