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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： A Survey on Dialog Management: Recent Advances and Challenges

摘要：

對話管理(DM)是面向任務的對話系統的一個重要組成部分。給定對話歷史記錄，DM預測對話狀態并決定對話代理應該采取的下一步操作。近年來，對話策略學習被廣泛地定義為一種強化學習(RL)問題，越來越多的研究集中在DM的適用性上。在本文中，綜述了DM的三個關鍵主題的最新進展和挑戰:

• 提高模型可擴展性，方便對話系統在新場景下建模;
• 處理對話策略學習的數據稀缺性問題；
• 提高培訓效率，實現更好的任務完成績效。

相信這項調查可以為未來對話管理的研究提供一些啟示。

題目

保護隱私的協同過濾綜述，Survey of Privacy-Preserving Collaborative Filtering

關鍵字

協同過濾，隱私保護，機器學習，人工智能，推薦系統

簡介

協作過濾推薦系統根據用戶過去的經驗以及具有相似興趣的其他用戶的經驗向用戶提供建議。推薦系統的使用在最近幾年得到了廣泛的發展，可以幫助人們選擇觀看哪些電影，閱讀哪些書籍以及購買哪些物品。但是，在使用此類系統時，用戶通常會擔心其隱私，并且許多用戶不愿意為大多數在線服務提供準確的信息。隱私保護協作過濾推薦系統旨在為用戶提供準確的推薦，同時保持有關其數據隱私的某些保證。這項調查研究了有關保護隱私的協作過濾的最新文獻，提供了一個廣闊的視野，并使用兩種不同的標準對文獻中的關鍵貢獻進行了分類：漏洞的類型和解決方法。

作者

Islam Elnabarawy,Student Member, IEEE,Wei Jiang,Member, IEEE,and Donald C. Wunsch II,Fellow, IEEE

命名實體識別(NER)的任務是識別提到命名實體的文本范圍，并將它們分類為預定義的類別，如人員、位置、組織等。NER是各種自然語言應用的基礎，如問題回答、文本摘要和機器翻譯。雖然早期的NER系統能夠成功地產生相當高的識別精度，但它們通常需要大量的人力來精心設計規則或特征。近年來，基于連續實值向量表示和通過非線性處理的語義組合的深度學習被應用到NER系統中，產生了最先進的性能。在這篇論文中，我們對現有的深度學習技術進行了全面的回顧。我們首先介紹NER資源，包括標記的NER語料庫和現成的NER工具。然后，我們根據一個分類法沿著三個軸對現有的作品進行了系統的分類:輸入的分布式表示、上下文編碼器和標記解碼器。接下來，我們調查了最近在新的NER問題設置和應用中應用深度學習技術的最有代表性的方法。最后，我們向讀者介紹NER系統所面臨的挑戰，并概述該領域的未來發展方向。

地址：

//arxiv.org/abs/2002.12312

在這篇論文中，我們討論了協同過濾和排名的一些最新進展。第一章簡要介紹了協同過濾與排名的歷史與現狀;第二章首先討論了圖信息的點態協同過濾問題，以及我們提出的新方法如何對深度圖信息進行編碼，這有助于現有的四種圖信息協同過濾算法;第三章介紹了協同排序的配對方法，以及如何將算法加速到接近線性的時間復雜度;第4章是關于新的列表方法的協作排名，以及如何更好的選擇列表方法的損失顯式和隱式反饋超過點和兩兩損失;第5章是關于我們提出的新的正則化技術——隨機共享嵌入(SSE)，以及它在6個不同的任務(包括推薦和自然語言處理)中的理論有效性和經驗有效性;第6章是我們如何在SSE的幫助下，為最先進的序列推薦模型引入個性化，這對于防止我們的個性化模型對訓練數據的過度擬合起到了重要的作用;第7章，我們總結了目前所取得的成果，并展望了未來的發展方向;第八章是所有章節的附錄。

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

題目

CHAMELEON:新聞推薦系統的深度學習元架構，187頁pdf，CHAMELEON: A Deep Learning Meta-Architecture for News Recommender Systems [Phd. Thesis]

關鍵字

推薦系統，元學習，深度學習，框架，新聞推薦

簡介

推薦系統（RS）已經成為一個熱門的研究課題，自2016年以來，深度學習的方法和技術在該領域得到了越來越多的探索。新聞搜索旨在個性化用戶體驗，幫助他們從一個巨大的動態搜索空間中發現相關文章。這項研究的主要貢獻被命名為CHAMELEON，這是一個深度學習的元架構，旨在應對新聞推薦的具體挑戰。它由一個模塊化的參考體系結構組成，可以使用不同的神經構建塊進行實例化。由于用戶過去的交互信息在新聞領域是稀缺的，因此可以利用用戶上下文來處理用戶冷啟動問題。文章的內容對于解決項目冷啟動問題也很重要。此外，在新聞領域，項目（文章）相關性的時間衰減也非常快。此外，外部突發事件可能會暫時吸引全球讀者的注意力，這一現象在機器學習中被稱為概念漂移。所有這些特征都是在本研究的基礎上，使用基于上下文混合會話的遞歸神經網絡推薦方法來顯式建模的。本文研究的任務是基于會話的新聞推薦，即僅使用當前用戶會話中可用的信息進行下一次點擊預測。提出了一種對該任務進行實時離線評估的方法，即重放用戶點擊流和在新聞門戶中連續發布的新鮮文章。在兩個大型數據集上進行的實驗表明，與其他傳統的和最新的基于會話的推薦算法相比，CHAMELEON在準確性、項目覆蓋率、新穎性和減少項目冷啟動問題等許多質量因素上都能有效地進行新聞推薦。

作者

Gabriel de Souza Pereira Moreira

近年來，零樣本學習（ZSL，zero-shot learning）已經在大量的任務中受到了廣泛的關注。大多數機器學習方法，均側重于那些訓練集中廣泛存在的樣本進行分類。但現實場景中，許多的任務需要對從未見過的樣本進行分類。零樣本學習是一種非常強大的學習范式，本篇綜述，首先，概述了零樣本學習，根據學習過程中使用到的數據模型，我們將其劃分為三種學習類型；第二，描述了零樣本學習過程中所采用的不同語義空間；第三，對現有零樣本學習方法進行了分類，并在每個類別下介紹了具有代表性的方法；第四，討論了零樣本學習的不同應用方向；最后，我們介紹了零樣本學習的未來研究方向。

Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives

隨著在線信息量的不斷增長，推薦系統已成為克服此類信息過載的有效策略。鑒于其在許多網絡應用中的廣泛采用，以及其改善與過度選擇相關的許多問題的潛在影響，推薦系統的實用性不容小覷。近年來，深度學習在計算機視覺和自然語言處理等許多研究領域引起了相當大的興趣，不僅歸功于出色的表現，而且還具有從頭開始學習特征表征的吸引人的特性。深度學習的影響也很普遍，最近證明了它在應用于信息檢索和推薦系統研究時的有效性。顯然，推薦系統中的深度學習領域正在蓬勃發展。本文旨在全面回顧最近基于深度學習的推薦系統的研究工作。更具體地說，我們提供并設計了基于深度學習的推薦模型的分類，并提供了最新技術的綜合摘要。最后，我們擴展了當前的趨勢，并提供了有關該領域新的令人興奮的發展的新觀點。