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領域適應(DA)提供了重用數據和模型用于新問題領域的有價值的方法。然而，對于具有不同數據可用性的時間序列數據，還沒有考慮到健壯的技術。在本文中，我們做出了三個主要貢獻來填補這一空白。我們提出了一種新的時間序列數據卷積深度域自適應模型(CoDATS)，該模型在現實傳感器數據基準上顯著提高了最先進的DA策略的準確性和訓練時間。通過利用來自多個源域的數據，我們增加了CoDATS的有用性，從而進一步提高了與以前的單源方法相比的準確性，特別是在域之間具有高度可變性的復雜時間序列數據集上。其次，我們提出了一種新的弱監督域自適應(DA-WS)方法，利用目標域標簽分布形式的弱監督，這可能比其他數據標簽更容易收集。第三，我們對不同的真實數據集進行了綜合實驗，以評估我們的域適應和弱監督方法的有效性。結果表明，用于單源DA的CoDATS比最先進的方法有了顯著的改進，并且我們使用來自多個源域和弱監督信號的數據實現了額外的準確性改進。

每天都有數以百萬計的新聞文章在網上發布，這對讀者來說是難以承受的。將報道同一事件的文章分組成新聞報道是幫助讀者進行新聞消費的一種常見方式。然而，如何高效、有效地為每一個故事生成一個有代表性的標題仍然是一個具有挑戰性的研究問題。文檔集自動摘要的研究已經有幾十年的歷史了，但是很少有研究關注于為一組文章生成具有代表性的標題。摘要的目的是用最少的冗余捕獲最多的信息，而標題的目的是短篇幅捕獲由story文章共同共享的信息，并排除對每一篇文章過于具體的信息。在這項工作中，我們研究的問題，產生具有代表性的新聞故事標題。我們開發了一種遠監督方法來訓練大規模的沒有任何人工標注的生成模型。這種方法集中在兩個技術組件上。首先，我們提出了一個多層次的預訓練框架，該框架融合了大量不同質量的未標記語料庫。我們證明，在這個框架內訓練的模型比那些使用純人類策展語料庫訓練的模型表現得更好。其次，我們提出了一種新的基于自投票的文章注意層來提取多篇文章共享的顯著信息。我們證明了該層模型對新聞中潛在的干擾具有較強的魯棒性，無論是否存在干擾，其性能都優于已有的基線。我們可以通過合并人類標簽來進一步增強我們的模型，我們展示了我們的遠監督方法，這大大減少了對標簽數據的需求。

【導讀】新加坡國立大學的Xiang Wang、Tat-Seng Chua，以及來自中國科學技術大學的Xiangnan He在WSDM 2020會議上通過教程《Learning and Reasoning on Graph for Recommendation》介紹了基于圖學習和推理的推薦系統，涵蓋了基于隨機游走的推薦系統、基于網絡嵌入的推薦系統，基于圖神經網絡的推薦系統等內容。

Tutorial摘要：

推薦方法構建預測模型來估計用戶-項目交互的可能性。之前的模型在很大程度上遵循了一種通用的監督學習范式——將每個交互視為一個單獨的數據實例，并基于“信息孤島”進行預測。但是，這些方法忽略了數據實例之間的關系，這可能導致性能不佳，特別是在稀疏場景中。此外，建立在單獨數據實例上的模型很難展示推薦背后的原因，這使得推薦過程難以理解。

在本教程中，我們將從圖學習的角度重新討論推薦問題。用于推薦的公共數據源可以組織成圖，例如用戶-項目交互(二部圖)、社交網絡、項目知識圖(異構圖)等。這種基于圖的組織將孤立的數據實例連接起來，為開發高階連接帶來了好處，這些連接為協作過濾、基于內容的過濾、社會影響建模和知識感知推理編碼有意義的模式。隨著最近圖形神經網絡(GNNs)的成功，基于圖形的模型顯示了成為下一代推薦系統技術的潛力。本教程對基于圖的推薦學習方法進行了回顧，重點介紹了GNNs的最新發展和先進的推薦知識。通過在教程中介紹這一新興而有前景的領域，我們希望觀眾能夠對空間有更深刻的理解和準確的洞察，激發更多的想法和討論，促進技術的發展。

Tutorial大綱：

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%。

【導讀】越來越明顯的是，廣泛采用的機器學習模型可能導致歧視性結果，并可能加劇訓練數據之間的差異。隨著越來越多的機器學習用于現實世界中的決策任務，必須解決機器學習中的偏見和公平問題。我們的動機是，在各種新興方法中，表示學習為評估和潛在地減輕不公平現象提供了獨特的工具集。本教程介紹了現有的研究，并提出了在表示學習和公平的交集中存在的開放性問題。我們將研究學習公平任務不可知表示的可能性（不可能性），公平性和泛化性能之間的聯系，以及利用來自表示形式學習的工具來實現算法上的個人和群體公平性的機會。本教程旨在為廣大的機器學習實踐者提供幫助，并且必要的背景知識是預測性機器學習的工作知識。

作者介紹

Sanmi Koyejo，伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系助理教授。

研究綜述: 我們的研究興趣是開發自適應魯棒機器學習的原理和實踐。最近的一些亮點包括：1）可伸縮的、分布式的和容錯的機器學習；2）度量引出;通過人機交互選擇更有效的機器學習指標。我們的應用研究主要集中在認知神經成像和生物醫學成像方面。最近的一些重點包括①生物圖像的生成模型，②時變腦電圖的估計和分析。

//sanmi.cs.illinois.edu/

題目

Few-Shot Knowledge Graph Completion

簡介

知識圖是各種自然語言處理應用的有用資源。以前的KG完成方法需要為每個關系提供大量的訓練實例（即頭-尾實體對）。實際情況是，對于大多數關系，很少有實體對可用。現有的單鏡頭學習極限方法普遍適用于少鏡頭場景，不能充分利用監控信息，但很少有人對KG完工的研究還很少。在這項工作中，我們提出了一個新的少數鏡頭關系學習模型（FSRL），旨在發現新的關系事實很少鏡頭參考。FSRL可以有效地從異構圖結構中獲取知識，聚集少量鏡頭引用的表示，并為每個關系匹配相似的引用集實體對。在兩個公共數據集上進行的大量實驗表明，FSRL優于最新技術。

作者

Chuxu Zhang, Meng Jiang，Nitesh V. Chawla，來自圣母大學

Huaxiu Yao, Zhenhui Li，來自賓夕法尼亞州立大學

Chao Huang, 來自JD金融美國公司

論文題目

Beyond Statistical Relations: Integrating Knowledge Relations into Style Correlations for Multi-Label Music Style Classification

論文摘要

自動標注每首歌曲的多種風格是各種音樂網站的綜合應用。近年來，一些研究探索了回顧驅動的多標簽音樂風格分類，并利用風格相關性來完成這項任務。然而，他們的方法側重于挖掘不同音樂風格之間的統計關系，只考慮淺層風格關系。此外，由于某些音樂風格缺乏訓練數據，這些統計關系也存在不適的問題。為了解決這些問題，我們提出了一個新的知識關系集成框架（KRF）來捕獲完整的風格相關性，它根據外部知識和音樂風格之間的統計關系來共同挖掘音樂風格之間的內在關系。基于這兩種類型的關系，我們使用圖卷積網絡自動學習風格之間的深層關聯。實驗結果表明，我們的框架明顯優于最新的方法。進一步的研究表明，我們的框架可以有效地緩解不適問題，并學習有意義的風格相關性。

論文作者

Qianwen Ma, Chunyuan Yuan，來自中國科學院信息工程研究所，中國科學院大學網絡安全學院。 Wei Zhou, Jizhong Han, Songlin HuWei Zhou、Jizhong Han、Songlin ，來自中國科學院信息工程研究所。