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題目： Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding

簡介： 從圖拓撲和節點特征中學習向量表示的屬性圖嵌入是圖分析的一項艱巨任務。近年來，基于圖卷積網絡（GCN）的方法在此任務上取得了很大的進步。但是，現有的基于GCN的方法具有三個主要缺點。首先，我們的實驗表明圖卷積濾波器和權重矩陣的糾纏將損害性能和魯棒性。其次，我們證明了這些方法中的圖卷積濾波器是廣義拉普拉斯平滑濾波器的特例，但它們并未保留最佳的低通特性。最后，現有算法的訓練目標通常是恢復與現實應用并不總是一致的鄰接矩陣或特征矩陣，為了解決這些問題，我們提出了一種新型的屬性圖嵌入框架Adaptive Graph Encoder（AGE）。 AGE由兩個模塊組成：（1）為了更好地減輕節點特征中的高頻噪聲，AGE首先應用了精心設計的拉普拉斯平滑濾波器。 （2）AGE采用了自適應編碼器，該編碼器迭代地增強了濾波后的特征，以實現更好的節點嵌入。我們使用四個公共基準數據集進行實驗，以驗證AGE在節點群集和鏈接預測任務上的作用。實驗結果表明，AGE在這些任務上始終優于最新的圖形嵌入方法。

題目： Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment

摘要： 我們研究了知識圖譜之間基于嵌入的實體對齊問題。之前的研究主要集中在實體的關系結構上。有些還進一步合并了另一種類型的特性，比如屬性，以進行細化。然而，大量的實體特征尚未被探索或沒有被平等地放在一起處理，這損害了基于嵌入的實體對齊的準確性和魯棒性。在本文中，我們提出了一個新的框架，統一實體的多個視圖來學習嵌入來實現實體對齊。具體來說，我們根據實體名稱、關系和屬性的視圖嵌入實體，并使用幾種組合策略。此外，我們設計了一些跨KG推理方法來增強兩個KG之間的對齊。我們在真實數據集上的實驗表明，所提出的框架顯著優于目前最先進的基于嵌入的實體對齊方法。所選擇的視圖、跨KG推理和組合策略都有助于性能的提高。

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。

圖卷積網絡(GCN)已經成為協同過濾的最新技術。然而，其推薦的有效性的原因還沒有很好地理解。現有的將GCN用于推薦的工作缺乏對GCN的深入消融分析，GCN最初是為圖分類任務而設計的，并配備了許多神經網絡操作。然而，我們實證發現，兩種最常見的設計-特征轉換和非線性激活-對協同過濾的性能貢獻很小。更糟糕的是，包括他們增加了訓練的難度，降低了推薦的效果。在這項工作中，我們的目標是簡化GCN的設計，使其更簡潔，更適合推薦。我們提出了一個新的模型LightGCN，它只包含GCN中最重要的組件——鄰域聚合——用于協同過濾。具體來說，LightGCN通過在用戶-項目交互圖上線性傳播用戶和項目嵌入來學習它們，并使用在所有層上學習到的嵌入的加權和作為最終的嵌入。這種簡單、線性、簡潔的模型更容易實現和訓練，在完全相同的實驗設置下，比神經圖協同過濾(NGCF)——一種最先進的基于GCN的推薦模型——有了顯著的改進(平均大約16.0%的相對改進)。從分析和實證兩方面進一步分析了簡單LightGCN的合理性。我們的實現在TensorFlow和PyTorch中都可用。

題目： TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

摘要：

基于會話的推薦在許多網站中扮演著重要的角色，其目的是基于匿名會話來預測用戶的行為。通過研究會話中項目的時間轉換，已經出現了許多將會話建模為序列或圖的研究。但是，這些方法將會話壓縮成一個固定的向量表示，而不考慮要預測的目標項。由于目標項目的多樣性和用戶興趣的不同，固定向量會限制推薦模型的表示能力。本文提出了一種新的目標注意圖神經網絡(TAGNN)模型，用于基于會話的推薦。在TAGNN中，目標感知注意力自適應地激發不同用戶對不同目標的興趣。學習興趣表示向量隨著目標項目的不同而變化，極大地提高了模型的表達能力。此外，TAGNN利用圖神經網絡的強大功能來捕捉會話中的豐富項轉換。在真實數據集上進行的綜合實驗證明了它優于最先進的方法。

論文題目： Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation

論文摘要：

最近關于推薦的研究主要集中在探索最先進的神經網絡，以提高模型的表達能力，同時通常采用負抽樣(NS)策略來提高學習效率。盡管有效，現有方法中有兩個重要問題沒有得到充分考慮:1) NS波動劇烈，基于抽樣的方法在實際應用中難以獲得最優的排序性能;2)盡管異構反饋(如查看、單擊和購買)在許多在線系統中廣泛存在，但大多數現有方法僅利用一種主要類型的用戶反饋，如購買。在這項工作中，我們提出了一種新的非抽樣轉移學習解決方案，命名為高效異構協同過濾(EHCF)，用于Top-N推薦。它不僅可以對細粒度的用戶-項目關系進行建模，而且可以從整個異構數據(包括所有未標記的數據)中高效地學習模型參數，并且具有較低的時間復雜度。對三個真實數據集的大量實驗表明，EHCF在傳統(單一行為)和異構場景中都顯著優于最先進的推薦方法。此外，EHCF在培訓效率方面有顯著的改進，使其更適用于真實世界的大型系統。我們的實現已經發布，以促進更有效的基于全數據的神經方法的進一步發展。

論文作者：

張敏博士是清華大學計算機科學與技術系的終身副教授，專門從事網絡搜索和推薦以及用戶建模。她是計算機系智能技術與系統實驗室副主任，清華-MSRA媒體與搜索實驗室執行主任。她還擔任ACM信息系統事務(TOIS)的副編輯，SIGIR 2019教程主席，SIGIR 2018短論文主席，WSDM 2017項目主席等。發表論文100余篇，被引用次3500余次，H指數32分。2016年獲北京市科技獎(一等獎)，2018年獲全國高校計算機科學優秀教師獎等。她還擁有12項專利，并與國內外企業進行了大量的合作。

馬少平是清華大學智能技術與系統國家重點實驗室計算機科學與技術系教授，研究領域為智能信息處理, 信息檢索。主要研究興趣是智能信息處理，主要集中在信息檢索與Web信息挖掘等方面，尤其研究基于網絡用戶行為分析的語義挖掘，以改進搜索引擎的性能。