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題目： Contextualized Graph Attention Network for Recommendation with Item Knowledge Graph

摘要： 近年來，圖神經網絡(GNN)被應用于知識圖譜(KG)的開發。現有的基于GNN的方法在KG中對實體與其本地圖上下文之間的依賴關系進行了建模。，但可能無法有效地捕獲其非局部圖上下文(例如，它的一階鄰居的集合)，最相關的高階鄰居集)。在本文中，我們提出了一個新的推薦框架——上下文化的圖注意網絡(CGAT)，它可以顯式地利用KG中實體的局部和非局部圖上下文信息。特別地，CGAT通過用戶特定的圖形注意機制捕獲本地上下文信息，考慮用戶對實體的個性化偏好。此外，CGAT采用了一個有偏隨機游走采樣過程來提取一個實體的非局部上下文，并利用遞歸神經網絡(RNN)來建模實體與其非局部上下文實體之間的依賴關系。為了捕捉用戶對物品的個性化偏好，本文還建立了物品特定注意機制，以模擬目標物品與從用戶歷史行為中提取的上下文物品之間的依賴關系。在真實數據集上的實驗結果驗證了CGAT的有效性，并與最新的基于KG的推薦方法進行了比較。

【導讀】作為CCF推薦的A類國際學術會議，International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval（國際計算機學會信息檢索大會，簡稱 SIGIR）在信息檢索領域享有很高的學術聲譽，每年都會吸引全球眾多專業人士參與。今年的 SIGIR 2020計劃將于 2020年7月25日~30日在中國西安舉行。本次大會共有555篇長文投稿，僅有147篇長文被錄用，錄用率約26%。專知小編提前為大家整理了六篇SIGIR 2020 基于圖神經網絡的推薦（GNN+RS）相關論文，這六篇論文分別出自中科大何向南老師和和昆士蘭大學陰紅志老師團隊，供大家參考——捆綁推薦、Disentangled GCF、服裝推薦、多行為推薦、全局屬性GNN

CVPR2020SGNN、CVPR2020GNN_Part2、CVPR2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN

1. Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks

作者：Jianxin Chang, Chen Gao, Xiangnan He, Yong Li, Depeng Jin

摘要：捆綁推薦（Bundle recommendation ）旨在推薦一組商品供用戶整體消費。現有的解決方案通過共享模型參數或多任務學習的方式將用戶項目交互建模集成到捆綁推薦中，然而，這些方法不能顯式建模項目與捆綁包（bundles）之間的隸屬關系，不能探索用戶選擇捆綁包時的決策。在這項工作中，我們提出了一個用于捆綁推薦的圖神經網絡模型BGCN(Bundle Graph Convolutional Network)。BGCN將用戶-項目交互、用戶-捆綁包交互和捆綁包-項目從屬關系統一到一個異構圖中。以項目節點為橋梁，在用戶節點和捆綁包節點之間進行圖卷積傳播，使學習到的表示能夠捕捉到項目級的語義。通過基于hard-negative采樣器的訓練，可以進一步區分用戶對相似捆綁包的細粒度偏好。在兩個真實數據集上的實驗結果表明，BGCN的性能有很高的提升，其性能比最新的基線高出10.77%到23.18%。

網址： //arxiv.org/abs/2005.03475

2. Disentangled Graph Collaborative Filtering

作者：Xiang Wang, Hongye Jin, An Zhang, Xiangnan He, Tong Xu, Tat-Seng Chua

摘要：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。當前的嵌入函數利用用戶-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，這些方法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，這可能是為了打發時間，為了興趣，或者為其他人(如家庭)購物。這種統一的對用戶興趣建模的方法很容易導致次優表示，不能對不同的關系建模并在表示中分清用戶意圖。在這項工作中，我們特別關注用戶意圖細粒度上的用戶-項目關系。因此，我們設計了一種新的模型- Disentangled圖協同過濾(Disentangled Graph Collaborative Filtering ,DGCF)，來理清這些因素并產生disentangled的表示。具體地說，通過在每個用戶-項目交互意圖上的分布建模，我們迭代地細化意圖感知的交互圖和表示。同時，我們鼓勵不同的意圖獨立。這將生成disentangled的表示，有效地提取與每個意圖相關的信息。我們在三個基準數據集上進行了廣泛的實驗，DGCF與NGCF、DisenGCN和MacridV AE這幾個最先進的模型相比取得了顯著的改進。進一步的分析揭示了DGCF在分解用戶意圖和表示的可解釋性方面的優勢。

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3. GCN-Based User Representation Learning for Unifying Robust Recommendation and Fraudster Detection

作者：Shijie Zhang, Hongzhi Yin, Tong Chen, Quoc Viet Nguyen Hung, Zi Huang, Lizhen Cui

摘要：近年來，推薦系統已經成為所有電子商務平臺中不可缺少的功能。推薦系統的審查評級數據通常來自開放平臺，這可能會吸引一群惡意用戶故意插入虛假反饋，試圖使推薦系統偏向于他們。此類攻擊的存在可能會違反高質量數據始終可用的建模假設，而這些數據確實會影響用戶的興趣和偏好。因此，構建一個即使在攻擊下也能產生穩定推薦的健壯推薦系統具有重要的現實意義。本文提出了一種基于GCN的用戶表示學習框架GraphRf，該框架能夠統一地進行穩健的推薦和欺詐者檢測。在其端到端學習過程中，用戶在欺詐者檢測模塊中被識別為欺詐者的概率自動確定該用戶的評級數據在推薦模塊中的貢獻；而在推薦模塊中輸出的預測誤差作為欺詐者檢測模塊中的重要特征。因此，這兩個組成部分可以相互促進。經過大量的實驗，實驗結果表明我們的GraphRf在魯棒評級預測和欺詐者檢測這兩個任務中具有優勢。此外，所提出的GraphRf被驗證為對現有推薦系統上的各種攻擊具有更強的魯棒性。

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4. Hierarchical Fashion Graph Network for Personalized Outfit Recommendation

作者：Xingchen Li, Xiang Wang, Xiangnan He, Long Chen, Jun Xiao, Tat-Seng Chua

摘要：服裝推薦越來越受到網購服務商和時尚界的關注。與向用戶推薦單個單品(例如，朋友或圖片)的其他場景(例如，社交網絡或內容共享)不同，服裝推薦預測用戶對一組匹配良好的時尚單品的偏好。因此，進行高質量的個性化服裝推薦應滿足兩個要求：1)時尚單品的良好兼容性；2)與用戶偏好的一致性。然而，目前的研究主要集中在其中一個需求上，只考慮了用戶-全套服裝（outfit）或全套服裝-項目的關系，從而容易導致次優表示，限制了性能。在這項工作中，我們統一了兩個任務，服裝兼容性建模和個性化服裝推薦。為此，我們開發了一個新的框架，層次時尚圖網絡(HFGN)，用于同時建模用戶、商品和成套服裝之間的關系。特別地，我們構建了一個基于用戶-全套服裝交互和全套服裝-項目映射的層次結構。然后，我們從最近的圖神經網絡中得到啟發，在這種層次圖上使用嵌入傳播，從而將項目信息聚合到一個服裝表示中，然后通過他/她的歷史服裝來提煉用戶的表示。此外，我們還對這兩個任務進行了聯合訓練，以優化這些表示。為了證明HFGN的有效性，我們在一個基準數據集上進行了廣泛的實驗，HFGN在NGNN和FHN等最先進的兼容性匹配模型基礎上取得了顯著的改進。

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5. Multi-behavior Recommendation with Graph Convolutional Networks

作者：Bowen Jin, Chen Gao, Xiangnan He, Depeng Jin, Yong Li

摘要：傳統的推薦模型通常只使用一種類型的用戶-項目交互，面臨著嚴重的數據稀疏或冷啟動問題。利用多種類型的用戶-項目交互(例如：點擊和收藏)的多行為推薦可以作為一種有效的解決方案。早期的多行為推薦研究未能捕捉到行為對目標行為的不同程度的影響。它們也忽略了多行為數據中隱含的行為語義。這兩個限制都使得數據不能被充分利用來提高對目標行為的推薦性能。在這項工作中，我們創新性地構造了一個統一的圖來表示多行為數據，并提出了一種新的模型--多行為圖卷積網絡(Multi-Behavior Graph Convolutional Network，MBGCN)。MBGCN通過用戶-項目傳播層學習行為強度，通過項目-項目傳播層捕獲行為語義，較好地解決了現有工作的局限性。在兩個真實數據集上的實驗結果驗證了該模型在挖掘多行為數據方面的有效性。我們的模型在兩個數據集上的性能分別比最優基線高25.02%和6.51%。對冷啟動用戶的進一步研究證實了該模型的實用性。

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6. GAG: Global Atributed Graph Neural Network for Streaming Session-based Recommendation

作者：Ruihong Qiu, Hongzhi Yin, Zi Huang, Tong Chen

摘要：基于流會話的推薦(Streaming session-based recommendation，SSR)是一項具有挑戰性的任務，它要求推薦器系統在流媒體場景（streaming scenario）中進行基于會話的推薦(SR)。在電子商務和社交媒體的現實應用中，在一定時間內產生的一系列用戶-項目交互被分組為一個會話，這些會話以流的形式連續到達。最近的SR研究大多集中在靜態集合上，即首先獲取訓練數據，然后使用該集合來訓練基于會話的推薦器模型。他們需要對整個數據集進行幾個epoch的訓練，這在流式設置下是不可行的。此外，由于對用戶信息的忽視或簡單使用，它們很難很好地捕捉到用戶的長期興趣。雖然最近已經提出了一些流推薦策略，但它們是針對個人交互流而不是會話流而設計的。本文提出了一種求解SSR問題的帶有Wasserstein 庫的全局屬性圖(GAG)神經網絡模型。一方面，當新的會話到達時，基于當前會話及其關聯用戶構造具有全局屬性的會話圖。因此，GAG可以同時考慮全局屬性和當前會話，以了解會話和用戶的更全面的表示，從而在推薦中產生更好的性能。另一方面，為了適應流會話場景，提出了Wasserstein庫來幫助保存歷史數據的代表性草圖。在兩個真實數據集上進行了擴展實驗，驗證了GAG模型與最新方法相比的優越性。

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主題： Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach

摘要： 在許多推薦系統中，用戶和項目與屬性相關聯，并且用戶顯示對項目的偏好。屬性信息描述了用戶（項目）的特征，并具有廣泛的應用程序，例如用戶配置文件，項目注釋和功能增強的推薦。由于注釋用戶（項目）屬性是一項勞動密集型任務，因此屬性值通常不完整，缺少許多屬性值。因此，項目推薦和屬性推理已成為這些平臺中的兩個主要任務。研究人員長期以來一直認為用戶（項目）屬性與偏好行為高度相關。一些研究人員提議將一種數據用于剩余任務，并表明可以提高性能。盡管如此，這些模型要么忽略了用戶（項目）屬性的不完整，要么將兩個任務的相關性與簡單模型相結合，導致這兩個任務的性能欠佳。為此，在本文中，我們將這兩個任務歸因于用戶項二部圖，并提出了一種用于聯合項推薦和屬性推斷的自適應圖卷積網絡（AGCN）方法。 AGCN的關鍵思想是迭代執行兩個部分：1）使用先前學習的近似屬性值來學習圖形嵌入參數，以簡化兩個任務； 2）將近似的更新屬性值發送回屬性圖以更好地進行圖嵌入學習。因此，AGCN可以通過合并給定屬性和估計屬性值來自適應地調整圖嵌入學習參數，以提供弱監督信息來細化圖兩個任務。在三個真實數據集上的大量實驗結果清楚地表明了該模型的有效性。

現有的知識蒸餾方法主要集中在卷積神經網絡(convolutional neural networks~， CNNs)上，其中圖像等輸入樣本位于一個網格域內，而處理非網格數據的graph convolutional networks~(GCN)則在很大程度上被忽略。在這篇論文中，我們提出從一個預先訓練好的GCN模型中蒸餾知識的第一個專門方法。為了實現知識從教師到學生的遷移，我們提出了一個局部結構保留模塊，該模塊明確地考慮了教師的拓撲語義。在這個模塊中，來自教師和學生的局部結構信息被提取為分布，因此最小化這些分布之間的距離，使得來自教師的拓撲感知的知識轉移成為可能，從而產生一個緊湊但高性能的學生模型。此外，所提出的方法很容易擴展到動態圖模型，其中教師和學生的輸入圖可能不同。我們使用不同架構的GCN模型，在兩個不同的數據集上對所提出的方法進行了評估，并證明我們的方法達到了GCN模型最先進的知識蒸餾性能。

論文題目

Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling

論文摘要

序貫推薦任務的目的是在給定用戶歷史行為的情況下，預測用戶對項目的偏好。用戶行為的有序性意味著行為史中蘊含著豐富的序列模式，揭示了用戶興趣的內在動力。提出了多種序貫推薦方法對動態用戶行為進行建模。然而，大多數模型只考慮用戶自身的行為和動態，而忽略了用戶和項目之間的協作關系，即用戶的相似偏好或項目的相似屬性。如果不建立協作關系模型，這些方法會因為缺乏推薦多樣性而導致性能下降。更糟糕的是，大多數現有的方法只考慮用戶側序列，而忽略項目側的時間動態。針對現有的序貫推薦模型存在的問題，我們提出了一種序貫協同推薦器（SCoRe），它利用跨鄰居關系模型有效地挖掘高階協同信息，同時利用用戶端和項目端的歷史序列更好地捕獲用戶和項目動態。在三個真實世界的大規模數據集上的實驗證明了該模型相對于強基線的優越性。

論文作者

秦嘉瑞，靳仁，方玉辰，張渭南，勇雨，來自上海交通大學，上海微軟亞洲研究院。