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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。

序列推薦作為一個新興的課題，由于其重要的現實意義而受到越來越多的關注。基于深度學習和注意力機制的模型在序列推薦中取得了良好的性能。近年來，基于變分自編碼器(VAE)的生成模型在協同過濾方面顯示出了獨特的優勢。特別是，序列貫VAE模型作為遞歸版本，可以有效地捕捉用戶序列中項目之間的時間依賴性，并進行序列推薦。然而，基于VAE的模型有一個共同的局限性，即獲得的近似后驗分布的表征能力有限，導致生成的樣本質量較低。對于生成序列來說尤其如此。為了解決上述問題，本文提出了一種基于對抗與對比的變分自編碼器(ACVAE)的序列推薦算法。具體來說，我們首先在對抗變分貝葉斯(AVB)框架下引入對抗訓練序列生成，從而使我們的模型產生高質量的潛在變量。然后，我們使用對比損失。潛在變量將能夠通過最大限度地減少對比損失來學習更個性化和突出的特征。此外，在對序列進行編碼時，我們使用一個遞歸和卷積結構來捕獲序列中的全局和局部關系。最后，我們在四個真實世界的數據集上進行了大量的實驗。實驗結果表明，我們提出的ACVAE模型優于其他先進的方法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/8ce90daf786c65c9c363b16c60ac6c2e

越來越多的人際互動在社交媒體平臺上數字化，并受到算法決策的影響，而確保這些算法的公平對待變得越來越重要。在這項工作中，我們調查了在社交媒體數據上訓練的協作過濾推薦系統中的性別偏見。我們開發了神經公平協同過濾(NFCF)，這是一個在推薦與職業相關的敏感項目(如工作、學術集中程度或課程)時減少性別偏見的實用框架，使用了神經協同過濾的預訓練和微調方法，并輔以偏見糾正技術。我們分別在MovieLens數據集和Facebook數據集上展示了我們的方法在性別去偏見職業和大學專業推薦方面的效用，并取得了比一些最先進的模型更好的表現和更公平的行為。

對于推薦系統來說，用戶冷啟動推薦是一個長期存在的挑戰，因為只有很少的冷啟動用戶交互可以被利用。最近的研究試圖從元學習的角度解決這一挑戰，大多數研究遵循參數初始化的方式，即通過幾個步驟的梯度更新來學習模型參數。雖然這些基于梯度的元學習模型在一定程度上取得了良好的性能，但其中的一個根本問題是如何將從以前任務中學習到的全局知識更有效地用于冷啟動用戶的推薦。

本文提出了一種新的元學習推薦方法——任務自適應神經過程(TaNP)。TaNP是神經過程家族中的一個新成員，為每個用戶作出推薦都與相應的隨機過程相關聯。TaNP直接將每個用戶觀察到的交互作用映射到一個預測分布，避開了基于梯度的元學習模型中的一些訓練問題。更重要的是，為了平衡模型容量和適應可靠性之間的平衡，我們引入了一種新的任務適應機制。它使我們的模型能夠學習不同任務的相關性，并自定義全局知識到與任務相關的解碼器參數，以估計用戶的偏好。在不同的實驗設置下，我們在多個基準數據集上驗證了TaNP。實證結果表明，TaNP對幾個最先進的元學習推薦器產生了一致的改進。

//www.zhuanzhi.ai/paper/6e268c251725b797f632dec7d4b6ceef

圖卷積網絡(GCNs)在推薦方面表現出巨大的潛力。這歸功于他們通過利用來自高階鄰居的協作信號來學習良好的用戶和項目嵌入的能力。與其他GCN模型一樣，基于GCN的推薦模型也存在著臭名昭著的過平滑問題——當疊加更多層時，節點嵌入變得更加相似，最終無法區分，導致性能下降。最近提出的LightGCN和LR-GCN在一定程度上緩解了這一問題，但是我們認為他們忽略了推薦中出現過平滑問題的一個重要因素，即在圖卷積操作中，用戶的嵌入學習也可以涉及到與用戶沒有共同興趣的高階鄰域用戶。因此，多層圖卷積會使不同興趣的用戶具有相似的嵌入性。在本文中，我們提出了一種新的興趣感知消息傳遞GCN (IMP-GCN)推薦模型，該模型在子圖中進行高階圖卷積。子圖由具有相似興趣的用戶及其交互項組成。為了形成子圖，我們設計了一個無監督的子圖生成模塊，該模塊利用用戶特征和圖結構來有效識別具有共同興趣的用戶。為此，我們的模型可以避免將高階鄰域的負面信息傳播到嵌入學習中。在三個大規模基準數據集上的實驗結果表明，我們的模型可以通過疊加更多的層來獲得性能的提高，顯著優于目前最先進的基于GCN的推薦模型。

推薦系統作為人工智能的一個重要應用，是最普遍的計算機輔助系統之一，幫助用戶找到潛在的興趣項目。近年來，人工智能應用的公平性問題引起了研究人員的廣泛關注。這些方法大多假定實例獨立，并設計復雜的模型來消除敏感信息，以促進公平。然而，推薦系統與這些方法有很大的不同，因為用戶和商品自然形成一個用戶-商品二部圖，并且在圖結構中相互協作。在本文中，我們提出了一種新的基于圖的技術來保證任何推薦模型的公平性。這里的公平性要求指的是在用戶建模過程中不暴露敏感特性集。具體來說，給定任何推薦模型的原始嵌入，我們學習一組過濾器，這些過濾器將每個用戶和每個物品的原始嵌入轉換為一個基于敏感特征集的過濾嵌入空間。對于每個用戶，這種轉換是在以用戶為中心的圖的對抗學習下實現的，以便在過濾后的用戶嵌入和該用戶的子圖結構之間模糊每個敏感特征。最后，大量的實驗結果清楚地表明了我們所提出的模型在公平推薦方面的有效性。

//github.com/newlei/FairGo

由于二部圖在各種應用領域中得到了廣泛的應用，因此嵌入二部圖引起了人們的廣泛關注。以往的方法大多采用基于隨機行走或基于重構的目標，對學習局部圖結構是典型的有效方法。但是，二部圖的全局性質，包括同構節點的社區結構和異構節點的遠程依賴關系，并沒有很好地保存下來。在本文中，我們提出了一種稱為BiGI的二部圖嵌入，通過引入一個新的局部-全局信息目標來捕獲這種全局性質。具體來說，BiGI首先生成一個由兩個原型表示組成的全局表示。然后BiGI通過提出的子級注意機制將采樣的邊緣編碼為局部表示。BiGI通過最大化局部表示和全局表示之間的互信息，使二部圖中的節點具有全局相關性。我們的模型在各種基準數據集上評估top-K推薦和鏈接預測任務。大量的實驗證明BiGI在最先進的基線上實現了一致和顯著的改進。詳細的分析驗證了二部圖全局性質建模的有效性。

//arxiv.org/pdf/2012.05442.pdf

//www.zhuanzhi.ai/paper/f89bf5e9ab6b630c51edddff406566f4

推薦系統在web應用中扮演著過濾大量信息和匹配用戶興趣的基礎角色。雖然許多人致力于開發各種場景下更有效的模型，但對于推薦系統可解釋性的探索卻處于滯后狀態。解釋可以幫助改善用戶體驗和發現系統缺陷。本文在正式引入與模型可解釋性相關的要素后，通過提高表示學習過程的透明度，提出了一種新的可解釋推薦模型。具體地說，為了克服傳統模型中的表示糾纏問題，我們修改了傳統的圖卷積來區分不同層次的信息。此外，每個表示向量被分解為若干段，其中每個段與數據中的一個語義方面相關。與之前的工作不同，在我們的模型中，因子發現和表示學習同時進行，我們能夠處理額外的屬性信息和知識。通過這種方式，該模型可以學習對用戶和項的可解釋和有意義的表示。與傳統方法需要在可解釋性和有效性之間進行權衡不同，我們所提出的可解釋模型在考慮了可解釋性后，其性能沒有受到負面影響。最后，通過綜合實驗驗證了模型的性能和解釋的可信度。