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現代推薦系統(RS)使用各種機器學習(ML)模型為用戶提供個性化推薦。盡管ML模型在推薦方面取得了巨大的成功，但對于競爭對手來說，它們往往不夠強大，后者可能會采取措施將推薦轉化為惡意結果。在2000年至2015年期間，人工設計的假檔案(又稱先令攻擊)的注入是研究的重點，過去幾年的特點是對抗機器學習(AML)技術的崛起，即基于機器學習的方法來攻擊和防御RS。

在本教程中，我們將概述RS中的AML應用，特別是，我們將介紹RS中的AML使用的雙重分類:一種基于對抗性攻擊和防御研究的分類，針對模型參數、內容數據或用戶元素交互; 二是利用生成對抗網絡(GAN)提出新的推薦模型。

//www.ecir2021.eu/tutorials/

目錄內容：

引言 對抗機器學習 生成式對抗網絡 對抗學習推薦系統

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了現代機器學習方法論的一個關鍵元素。近年來，由于機器學習與實際應用的相關性越來越大，它的重要性也越來越大，其中許多應用都伴隨著安全要求。在這方面，機器學習學者們發現了新的問題和挑戰，需要新的方法發展。事實上，長期以來，不確定性幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞，而最近的研究已經超越了傳統的方法，也利用了更一般的形式主義和不確定性計算。例如，不確定性的不同來源和類型之間的區別，例如任意不確定性和認知不確定性，在許多機器學習應用中被證明是有用的。講習班將特別注意這方面的最新發展。

綜述論文：

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了機器學習方法的一個關鍵元素。按照統計傳統，不確定性長期以來幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞。然而，由于機器學習與實際應用和安全要求等相關問題的相關性穩步上升，機器學習學者最近發現了新的問題和挑戰，而這些問題可能需要新的方法發展。特別地，這包括區分(至少)兩種不同類型的不確定性的重要性，通常被稱為任意的和認知的。在這篇論文中，我們提供了機器學習中的不確定性主題的介紹，以及到目前為止在處理一般不確定性方面的嘗試的概述，并特別將這種區別形式化。

//www.zhuanzhi.ai/paper/8329095368761f81a7849fe5457949ed

第14屆推薦系統頂級會議ACM RecSys在9月22日到26日在線舉行。來自意大利Polytechnic University of Turin做了關于對抗推薦系統的教程《Adversarial Learning for Recommendation: Applications for Security and Generative Tasks – Concept to Code》，186頁ppt，干貨內容，值得關注。

//recsys.acm.org/recsys20/tutorials/#content-tab-1-3-tab

對抗式機器學習(AML)是從識別計算機視覺任務中的漏洞(如圖像分類)開始，研究現代機器學習(ML)推薦系統中的安全問題的研究領域。

在本教程中，我們將全面概述AML技術在雙重分類中的應用:(i)用于攻擊/防御目的的AML，以及(ii)用于構建基于GAN的推薦模型的AML。此外，我們將把RS中的AML表示與兩個實際操作會話(分別針對前面的分類)集成在一起，以顯示AML應用程序的有效性，并在許多推薦任務中推進新的想法和進展。

本教程分為四個部分。首先，我們總結了目前最先進的推薦模型，包括深度學習模型，并定義了AML的基本原理。在此基礎上，我們提出了針對RSs的攻擊/防御策略的對抗性推薦框架和基于GAN實踐環節。最后，我們總結了這兩種應用的開放挑戰和可能的未來工作。

一份來自FarizDarari的簡明教程

圖神經網絡教程 Graph Convolutional Networks Graph Sampling Methods Application and PyTorch Implementation

商業數據分析

【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：

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization