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近年來，人們致力于提高推薦系統的準確性和相關性。多樣性是衡量所推薦項目之間差異的一個關鍵因素，但很少受到仔細研究。與用戶滿意度直接相關的是，在生成候選條目后，多樣化通常被考慮在內。然而，這種多樣化和候選生成的解耦設計使得整個系統處于次優狀態。在本文中，我們的目標是利用圖卷積網絡(GCN)將多元化推至上游候選生成階段。盡管基于GCN的推薦算法在建模復雜的協同過濾效果以提高推薦的準確性方面表現出了巨大的能力，但在這些先進的工作中，多樣性變化是如何被忽略的。我們提出在GCN的基礎上執行重新平衡的鄰居發現、類別增強的負采樣和對抗學習。我們在真實世界的數據集上進行大量的實驗。實驗結果驗證了本文方法的有效性。進一步的消融研究驗證了我們提出的方法顯著緩解了準確性-多樣性的困境。

//fi.ee.tsinghua.edu.cn/public/publications/b344fd48-92b0-11eb-96bc-0242ac120003.pdf

在推薦系統中，當用戶-物品交互數據稀疏時，常用社會關系來提高推薦質量。大多數現有的社交推薦模型都是利用成對關系來挖掘潛在的用戶偏好。然而，現實生活中用戶之間的互動非常復雜，用戶關系可以是高階的。超圖提供了一種自然的方式來建模復雜的高階關系，而它在改善社會推薦方面的潛力還有待開發。在本文中，我們填補了這一空白，提出了一種利用高階用戶關系增強社交推薦的多通道超圖卷積網絡。技術上，網絡中的每個通道通過超圖卷積編碼一個描述常見高階用戶關系模式的超圖。通過聚合通過多種渠道學習到的嵌入，我們獲得了全面的用戶表示，從而產生推薦結果。然而，聚合操作也可能掩蓋不同類型高階連接信息的固有特征。為了彌補累積損失，我們創新性地將自監督學習融入到超圖卷積網絡的訓練中，以獲取具有層次互信息最大化的連通信息。在多個真實數據集上的實驗結果表明，該模型優于SOTA方法，消融研究驗證了多通道設置和自監督任務的有效性。我們的模型的實現可以通過//github.com/Coder-Yu/RecQ獲得。

雙曲空間提供了豐富的設置來學習具有優越屬性的嵌入，這些屬性在計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等領域得到了利用。最近，有人提出了幾種雙曲線方法來學習推薦設置中的用戶和項目的魯棒表示。但是，這些方法不能捕獲推薦領域中通常存在的高階關系。另一方面，圖卷積神經網絡(GCNs)則擅長通過對局部表示應用多層聚合來捕獲更高階的信息。在本文中，我們提出了一個用于協同過濾的雙曲線GCN模型，以一種新穎的方式將這些框架結合起來。我們證明了我們的模型可以在邊緣損失的情況下有效學習，并證明了雙曲空間在邊緣設置下具有理想的性質。在測試時，我們的模型使用雙曲距離來進行推理，雙曲距離保留了學習空間的結構。我們對三個公共基準進行了廣泛的實證分析，并與一組大型基線進行比較。我們的方法實現了非常具有競爭力的結果，并超過領先的基線，包括歐幾里德GCN對等物。我們進一步研究了雙曲線嵌入的性質，并表明它們對數據提供了有意義的見解。該工作的完整代碼可以在這里://github.com/layer6ai-labs/HGCF。

點擊率(CTR)預測在推薦系統和在線廣告中起著至關重要的作用。這些應用程序中使用的數據是多字段類別數據，其中每個特征屬于一個字段。字段信息被證明是重要的，在他們的模型中有一些考慮字段的工作。在本文中，我們提出了一種新的方法來有效和高效地建模場信息。該方法是對FwFM的直接改進，被稱為場矩陣分解機(FmFM，或FM2)。在FmFM框架下，我們對FM和FwFM提出了新的解釋，并與FFM進行了比較。除了對交叉項進行修剪外，我們的模型還支持特定領域的可變維度的嵌入向量，這是一種軟修剪。在保持模型性能的同時，我們還提出了一種有效的最小化維數的方法。FmFM模型還可以通過緩存中間向量來進一步優化，它只需要數千次浮點運算(FLOPs)就可以做出預測。實驗結果表明，該算法的性能優于復雜的FFM算法。FmFM模型的性能也可以與DNN模型相媲美，DNN模型在運行時需要更多FLOPs 。

//www.zhuanzhi.ai/paper/39df3ac3e3acb641f86294a4d6acb39f

在自然語言處理和知識圖構造的信息提取中，三次提取是必不可少的任務。在本文中，我們將重新審視用于序列生成的端到端三重提取任務。由于生成三元組提取可能難以捕獲長期依賴關系并生成不忠實的三元組，因此我們引入了一種新穎的模型，即使用生成Transformer的對比三元組提取。具體來說，我們介紹了一個共享的Transformer模塊，用于基于編碼器-解碼器的生成。為了產生忠實的結果，我們提出了一種新穎的三重態對比訓練對象。此外，我們引入了兩種機制來進一步提高模型性能（即，批量動態注意遮罩和三級校準）。在三個數據集（即NYT，WebNLG和MIE）上的實驗結果表明，我們的方法比基線具有更好的性能。

//www.zhuanzhi.ai/paper/b8ed53721b7162af43614d558adb9c58

序列推薦(SR)是根據用戶當前訪問的物品向其準確推薦物品列表。當新用戶不斷地進入現實世界時，一個關鍵的任務是要有歸納SR，它可以在不需要再訓練的情況下產生用戶和物品的嵌入。鑒于用戶-項目交互可能非常稀疏，另一個關鍵任務是擁有可遷移的SR，它可以將從一個具有豐富數據的領域派生的知識遷移到另一個領域。在這項工作中，我們的目標是呈現整體SR，同時適應傳統、歸納和可遷移的設置。我們提出了一種新的基于深度學習的模型——關系時間注意力圖神經網絡(RetaGNN)，用于整體SR。首先，為了具有歸納和可遷移的能力，我們在從用戶-物品對中提取的局部子圖上訓練一個關注關系的GNN，其中可學習權矩陣是關于用戶、物品和屬性之間的各種關系，而不是節點或邊。第二，長期和短期用戶偏好的時間模式被提出的序列自注意機制編碼。第三，為了更好地訓練RetaGNN，設計了一個關系感知的正則化項。在MovieLens、Instagram和Book-Crossing數據集上進行的實驗表明，RetaGNN可以在常規、歸納和可遷移的設置下優于最先進的方法。推導出的注意力權重也為模型帶來了可解釋性。

//www.zhuanzhi.ai/paper/7fd9c00d1088c2875ac0567445b5d604

藥物相互作用預測是醫療保健機器學習領域的一項重要任務。在本文中，我們提出了一種全新的框架，利用多視角圖對比表示學習來完成藥物相互作用預測。我們不僅關注藥物分子圖，還關注藥物交互關系圖，從多個視角來建模藥物相互作用關系。針對藥物分子圖，我們使用基于化學鍵的消息傳遞機制來聚合信息和基于注意力機制的圖池化層來提取低層藥物分子表示；針對藥物交互關系圖和得到的低層藥物分子表示，我們使用圖卷積編碼器來聚合兩部分信息。此外，我們還提出了一種新穎的圖對比學習組件來平衡兩個視角中包含的信息。在真實數據集上進行的綜合性實驗表明我們的方法優于當前的其他方法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/60e34925ef83710eaad29b0e40d124c9

本文探討了元學習在序列推薦中的應用，以緩解項目冷啟動問題。序列推薦旨在根據用戶的歷史行為序列捕獲用戶的動態偏好，是大多數在線推薦場景的關鍵組成部分。然而，大多數以前的方法難以推薦冷啟動項目，這在這些情況下是普遍存在的。由于在序列推薦任務的設置中通常沒有附加信息，所以當只有用戶-項目交互可用時，不能運用以前的冷啟動方法。因此，我們提出了一種基于元學習的冷啟動序列推薦框架，即Mecos，以緩解序列推薦中項目冷啟動問題。這項任務不是微不足道的，因為它的目標是一個重要的問題，在一個新穎的和具有挑戰性的背景下。Mecos有效地從有限的交互中提取用戶偏好，并學習將目標冷啟動項目與潛在用戶匹配。此外，我們的框架可以輕松地集成基于神經網絡的模型。在三個真實世界的數據集上進行的大量實驗驗證了Mecos的優越性，與最先進的基線方法相比，在HR@10的平均改進高達99%，91%和70%。

在信息過載的時代，個性化推薦系統對于輔助用戶決策具有重要意義。同時，對推薦的解釋進一步幫助用戶更好地了解被推薦的項目，從而做出知情的選擇，這就使得可解釋的推薦研究變得非常重要。基于文本句子的解釋由于能夠向用戶傳遞豐富的信息而成為推薦系統的一種重要的解釋形式。然而，現有的句子解釋生成方法要么局限于預定義的句子模板，這限制了句子的表現力，要么選擇自由風格的句子生成，這使得句子質量難以控制。為了同時提高句子表達能力和質量，我們提出了一種神經模板解釋生成框架，它通過從數據中學習句子模板，并生成評論特定特性的模板控制的句子，從而實現了兩方面的優點。在真實數據集上的實驗結果表明，NETE在句子質量和表達能力方面始終優于最新的解釋生成方法。通過對案例研究的進一步分析，也可以看出NETE在產生多樣化和可控解釋方面的優勢。

元學習的研究越來越受到學者們的重視，從最初在圖像領域的研究逐漸拓展到其他領域，目前推薦系統領域也出現了相關的研究問題，本文介紹了5篇基于元學習的推薦系統相關論文，包括用戶冷啟動推薦、項目冷啟動推薦等。

1. MeLU: Meta-Learned User Preference Estimator for Cold-Start Recommendation

本文提出了一種新的推薦系統，解決了基于少量樣本物品來估計用戶偏好的冷啟動問題。為了確定用戶在冷啟動狀態下的偏好，現有的推薦系統，如Netflix，在啟動初向用戶提供物品選擇，我們稱這些物品為候選集。然后根據用戶選擇的物品做出推薦。以往的推薦研究有兩個局限性：(1) 只有少量物品交互行為的用戶推薦效果不佳，(2) 候選集合不足，無法識別用戶偏好。為了克服這兩個限制，我們提出了一種基于元學習的推薦系統MeLU。從元學習中，MeLU可以通過幾個例子快速地應用于新任務，通過幾個消費物品來估計新用戶的偏好。此外，我們提供了一個候選集合選擇策略，以確定自定義偏好估計的區分項目。我們用兩個基準數據集對MeLU進行了驗證，與兩個對比模型相比，該模型的平均絕對誤差至少降低了5.92%。我們還進行了用戶研究實驗來驗證選擇策略的有效性。

2. Meta-Learning for User Cold-Start Recommendation 冷啟動問題是對實際推薦系統的長期挑戰。大多數現有的推薦算法依賴于大量的觀測數據，對于很少交互的推薦場景來說是脆弱的。本文用少樣本學習和元學習來解決這些問題。我們的方法是基于這樣一種見解，即從幾個例子中有一個很好的泛化，依賴于一個通用的模型初始化和一個有效的策略來使這個模型適應新出現的任務。為了實現這一點，我們將場景指定的學習與模型無關的序列元學習結合起來，并將它們統一到一個集成的端到端框架中，即場景指定的序列元學習者（或s^2 Meta）。我們的元學習器通過聚合來自各種預測任務的上下文信息來生成一個通用的初始模型，同時通過利用學習到的知識來有效地適應特定的任務。在各種現實世界數據集上的實驗表明，我們提出的模型可以在在線推薦任務中獲得對冷啟動問題的最好效果。

3. Sequential Scenario-Specific Meta Learner for Online Recommendation

冷啟動問題是對實際推薦系統的長期挑戰。大多數現有的推薦算法依賴于大量的觀測數據，對于很少交互的推薦場景來說是脆弱的。本文用少樣本學習和元學習來解決這些問題。我們的方法是基于這樣一種見解，即從幾個例子中有一個很好的泛化，依賴于一個通用的模型初始化和一個有效的策略來使這個模型適應新出現的任務。為了實現這一點，我們將場景指定的學習與模型無關的序列元學習結合起來，并將它們統一到一個集成的端到端框架中，即場景指定的序列元學習者（或s^2 Meta）。我們的元學習器通過聚合來自各種預測任務的上下文信息來生成一個通用的初始模型，同時通過利用學習到的知識來有效地適應特定的任務。在各種現實世界數據集上的實驗表明，我們提出的模型可以在在線推薦任務中獲得對冷啟動問題的最好效果。

4. A Meta-Learning Perspective on Cold-Start Recommendations for Items 矩陣分解（M F）是最流行的項目（item）推薦技術之一，但目前存在嚴重的冷啟動問題。項目冷啟動問題在一些持續輸出項目的平臺中顯得特別尖銳（比如Tweet推薦）。在本文中，我們提出了一種元學習策略，以解決新項目不斷產生時的項目冷啟動問題。我們提出了兩種深度神經網絡體系結構，實現了我們的元學習策略。第一個體系結構學習線性分類器，其權重由項目歷史決定，而第二個體系結構學習一個神經網絡。我們評估了我們在Tweet推薦的現實問題上的效果，實驗證明了我們提出的算法大大超過了MF基線方法。

5. One-at-a-time: A Meta-Learning Recommender-System for Recommendation-Algorithm Selection on Micro Level

推薦算法的有效性通常用評價指標來評估，如均方根誤差、F1或點擊率CTR，在整個數據集上計算。最好的算法通常是基于這些總體度量來選擇的，然而，對于所有用戶、項目和上下文來說并沒有一個單獨的最佳算法。因此，基于總體評價結果選擇單一算法并不是最優的。在本文中，我們提出了一種基于元學習的推薦方法，其目的是為每個用戶-項目對選擇最佳算法。我們使用MovieLens 100K和1m數據集來評估我們的方法。我們的方法（RMSE，100K：0.973；1M：0.908）沒有優于單個的最佳算法SVD++（RMSE，100k：0.942；1M：0.887）。我們還探索了元學習者之間的區別，他們在每個實例（微級別），每個數據子集（中級）和每個數據集（全局級別）上進行操作。評估表明，與使用的總體最佳算法相比，一個假設完美的微級元學習器將提高RMSE 25.5%。