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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

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。

在點擊率(CTR)預測場景中，用戶的序列行為被很好地利用來捕捉用戶的興趣。然而，盡管這些順序方法得到了廣泛的研究，但仍然存在三個局限性。首先，現有的方法大多是利用對用戶行為的關注，并不總是適合于點擊率預測，因為用戶經常會點擊與任何歷史行為無關的新產品。其次，在真實的場景中，有許多用戶在很久以前就有操作，但在最近變得相對不活躍。因此，很難通過早期的行為準確地捕捉用戶當前的偏好。第三，用戶歷史行為在不同特征子空間中的多重表示在很大程度上被忽略。為了解決這些問題，我們提出了一種多交互關注網絡(Multi-Interactive Attention Network, MIAN)來全面提取用戶檔案中各種細粒度特征(如性別、年齡和職業)之間的潛在關系。具體來說，MIAN包含一個多交互層(MIL)，該層集成了三個本地交互模塊，通過順序行為捕獲用戶偏好的多種表示，同時利用細粒度的用戶特定信息和上下文信息。此外，我們設計了一個全局交互模塊(GIM)來學習高階交互并平衡多個特征的不同影響。最后，在3個數據集上進行離線實驗，并在一個大規模推薦系統中進行在線A/B測試，驗證了本文方法的有效性。

//www.zhuanzhi.ai/paper/2aac834293c05622fe4cb37096525879

本文探討了元學習在序列推薦中的應用，以緩解項目冷啟動問題。序列推薦旨在根據用戶的歷史行為序列捕獲用戶的動態偏好，是大多數在線推薦場景的關鍵組成部分。然而，大多數以前的方法難以推薦冷啟動項目，這在這些情況下是普遍存在的。由于在序列推薦任務的設置中通常沒有附加信息，所以當只有用戶-項目交互可用時，不能運用以前的冷啟動方法。因此，我們提出了一種基于元學習的冷啟動序列推薦框架，即Mecos，以緩解序列推薦中項目冷啟動問題。這項任務不是微不足道的，因為它的目標是一個重要的問題，在一個新穎的和具有挑戰性的背景下。Mecos有效地從有限的交互中提取用戶偏好，并學習將目標冷啟動項目與潛在用戶匹配。此外，我們的框架可以輕松地集成基于神經網絡的模型。在三個真實世界的數據集上進行的大量實驗驗證了Mecos的優越性，與最先進的基線方法相比，在HR@10的平均改進高達99%，91%和70%。

【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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【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是由國際萬維網會議委員會發起主辦的國際頂級學術會議，創辦于1994年，每年舉辦一屆，是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。這周會議已經召開，會議論文集已經公開，大家可以自己查看感興趣的論文，專知小編繼續整理WWW 2020 系列論文，這期小編為大家奉上的是WWW 2020五篇知識圖譜+圖神經網絡（KG+GNN）相關論文，供大家參考！——多關系實體對齊、問答推理、動態圖實體鏈接、序列實體鏈接、知識圖譜補全。

WWW 2020 會議論文集： //dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423

WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Collective Multi-type Entity Alignment Between Knowledge Graphs

作者：Qi Zhu, Hao Wei, Bunyamin Sisman, Da Zheng, Christos Faloutsos, Xin Luna Dong and Jiawei Han

摘要：知識圖(如Freebase、Yago)是表示各類實體之間豐富真實信息的多關系圖。實體對齊是實現多源知識圖集成的關鍵步驟。它旨在識別涉及同一真實世界實體的不同知識圖中的實體。然而，現有的實體對齊系統忽略了不同知識圖的稀疏性，不能通過單一模型對多類型實體進行對齊。在本文中，我們提出了一種用于多類型實體對齊的聯合圖神經網絡（Collective Graph neural network），稱為CG-MuAlign。與以前的工作不同，CG-MuAlign聯合對齊多種類型的實體，共同利用鄰域信息并將其推廣到未標記的實體類型。具體地說，我們提出了一種新的集中聚集函數1)通過交叉圖和自注意力來緩解知識圖的不完全性，2）通過小批量訓練范例和有效的鄰域抽樣策略，有效地提高了可伸縮性。我們在具有數百萬個實體的真實知識圖上進行了實驗，觀察到了比現有方法更優越的性能。此外，我們的方法的運行時間比目前最先進的深度學習方法要少得多。

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2. Complex Factoid Question Answering with a Free-Text Knowledge Graph

作者：Chen Zhao, Chenyan Xiong, Xin Qian and Jordan Boyd-Graber

摘要：我們介紹了Delft，一個事實問答系統，它將知識圖問答方法的細微和深度與更廣泛的free-文本結合在一起。Delft從Wikipedia構建了一個自由文本知識圖，以實體為節點和句子，其中實體同時出現做為邊。對于每個問題，Delft使用文本句子作為邊，找到將問題實體節點鏈接到候選對象的子圖，創建了密集且覆蓋率高的語義圖。一種新穎的圖神經網絡在free-文本圖上進行推理-通過沿邊句子的信息組合節點上的證據-以選擇最終答案。在三個問答數據集上的實驗表明，Delft能夠比基于機器閱讀的模型、基于BERT的答案排序和記憶網絡更好地回答實體豐富的問題。Delft的優勢既來自于其free-文本知識圖譜的高覆蓋率--是DBpedia關系的兩倍多--也來自于新穎的圖神經網絡，它基于豐富而嘈雜的free-文本證據進行推理。

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3. Dynamic Graph Convolutional Networks for Entity Linking

作者：Junshuang Wu, Richong Zhang, Yongyi Mao, Hongyu Guo, Masoumeh Soflaei and Jinpeng Huai

摘要：實體鏈接將文檔中提及的命名實體映射到給定知識圖中的合適的實體，已被證明能夠從基于圖卷積網絡(GCN)對實體相關性建模中獲得顯著好處。然而，現有的GCN實體鏈接模型沒有考慮到，一組實體的結構化圖不僅依賴于給定文檔的上下文信息，而且在GCN的不同聚合層上自適應地變化，導致在捕捉實體之間的結構信息方面存在不足。在本文中，我們提出了一種動態的GCN體系結構來有效地應對這一挑戰。模型中的圖結構是在訓練過程中動態計算和修改的。通過聚合動態鏈接節點的知識，我們的GCN模型可以集中識別文檔和知識圖之間的實體映射，并有效地捕捉整個文檔中各個實體提及（ mentions）之間的主題一致性。在基準實體連接數據集上的實證研究證實了我們提出的策略的優越性能和動態圖結構的好處。

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4. High Quality Candidate Generation and Sequential Graph Attention Network for Entity Linking

作者：Yichao Zhou, Shaunak Mishra, Manisha Verma, Narayan Bhamidipati and Wei Wang

摘要：實體鏈接(EL)是將文本中提及的內容映射到知識庫(KB)中相應實體的任務。這項任務通常包括候選生成(CG)和實體消歧(ED)兩個階段。目前基于神經網絡模型的EL系統取得了較好的性能，但仍然面臨著兩個挑戰：(1)以往的研究在評估模型時沒有考慮候選實體之間的差異。事實上，候選集的質量(特別是黃金召回)對EL結果有影響。因此，如何提候選的素質需要引起更多的關注。(Ii)為了利用提及實體之間的主題一致性，提出了許多聚集ED的圖和序列模型。然而，基于圖的模型對所有候選實體一視同仁，這可能會引入大量的噪聲信息。相反，序列模型只能觀察先前引用的實體，而忽略了當前提及的實體與其后續實體之間的相關性。針對第一個問題，我們提出了一種基于多策略的CG方法來生成高召回率的候選集。對于第二個問題，我們設計了一個序列圖注意力網絡(SeqGat)，它結合了圖和序列方法的優點。在我們的模型中，提及（ mentions）是按順序處理的。在當前提到的情況下，SeqGAT對其先前引用的實體和后續實體進行動態編碼，并為這些實體分配不同的重要性。這樣既充分利用了主題的一致性，又減少了噪聲干擾。我們在不同類型的數據集上進行了實驗，并在開放的評測平臺上與以前的EL系統進行了比較。比較結果表明，與現有的方法相比，我們的模型有了很大的改進。

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5. Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning

作者：Gaole He, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Peiju Liu and Ji-Rong Wen

摘要：知識圖補全(KGC)任務旨在自動推斷知識圖(KG)中缺失的事實信息。在本文中，我們采取了一個新的視角，旨在利用豐富的用戶-項目交互數據(簡稱用戶交互數據)來改進KGC任務。我們的工作靈感來自于觀察到許多KG實體對應于應用系統中的在線項目。然而，這兩種數據源的固有特性有很大的不同，使用簡單的融合策略很可能會損害原有的性能。為了應對這一挑戰，我們提出了一種新的對抗性學習方法，通過利用用戶交互數據來執行KGC任務。我們的生成器是從用戶交互數據中分離出來的，用來提高鑒別器的性能。鑒別器將從用戶交互數據中學習到的有用信息作為輸入，并逐步增強評估能力，以識別生成器生成的假樣本。為了發現用戶的隱含實體偏好，設計了一種基于圖神經網絡的協同學習算法，并與鑒別器進行聯合優化。這種方法有效地緩解了KGC任務的數據異構性和語義復雜性問題。在三個真實世界數據集上的廣泛實驗已經證明了我們在KGC任務上的方法的有效性。

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隨著網絡新聞的爆炸式增長，個性化的新聞推薦對于網絡新聞平臺幫助用戶發現感興趣的信息變得越來越重要。現有的新聞推薦方法通過從新聞內容和用戶與新聞的直接交互(如點擊)中構建精確的新聞表示和用戶表示來實現個性化，而忽略了用戶與新聞之間的高階關聯。**本文提出了一種新聞推薦方法，通過對用戶和新聞之間的關系進行圖形化建模，增強用戶和新聞之間的表示學習。**在我們的方法中，用戶和新聞都被看作是歷史用戶點擊行為構造的二部圖中的節點。對于新聞表示，首先利用transformer架構構建新聞語義表示。然后通過一個圖注意力網絡將其與圖中相鄰新聞信息相結合。對于用戶表示，我們不僅表示來自其歷史上單擊的新聞的用戶，而且還仔細地將其鄰居用戶的表示合并到圖中。在大型真實數據集上的改進性能驗證了我們所提方法的有效性。

數據挖掘領域的國際會議WSDM將于2020年2月3日-2月7日在美國休斯敦召開，WSDM 2020全稱為第13屆國際互聯網搜索與數據挖掘會議（The 13th International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2020）。WSDM是CCF推薦的B類國際學術會議，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四個專委會協調籌辦，在互聯網搜索、數據挖掘領域享有較高學術聲譽。這次會議共收到來自615篇長文投稿，僅有91篇長文被錄用，錄用率約15%。

為此小編特意整理了近期五篇圖神經網絡（GNN）相關的接收論文，讓大家先睹為快。

1. A Structural Graph Representation Learning Framework

作者：Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed, Eunyee Koh, Sungchul Kim, Anup Rao and Yasin Abbasi-Yadkori;

摘要：許多基于圖的機器學習任務的成功在很大程度上取決于從圖數據中學習到的適當表示。大多數工作都集中在于學習保留鄰近性的節點嵌入，而不是保留節點之間結構相似性的基于結構的嵌入。這些方法無法捕獲對基于結構的應用程序(如web日志中的visitor stitching)至關重要的高階結構依賴和連接模式。在這項工作中，我們闡述了高階網絡表示學習，并提出了一個稱為HONE的通用框架，用于通過節點鄰域中的子圖模式(network motifs, graphlet orbits/positions)從網絡中學習這種結構性節點嵌入。HONE引入了一種通用的diffusion機制和一種節省空間的方法，該方法避免了使用k-step線性算子來顯式構造k-step motif-based矩陣。此外，HONE被證明是快速和有效的，最壞情況下的時間復雜度幾乎是線性的。實驗結果表明，該算法能有效地處理大量的網絡日志數據，包括鏈接預測和visitor stitching。

網址： //ryanrossi.com/pubs/WSDM20-structural-node-embedding-framework.pdf

2. Initialization for Network Embedding: A Graph Partition Approach

作者：Wenqing Lin, Feng He, Faqiang Zhang, Xu Cheng and Hongyun Cai;

摘要：網絡嵌入已經在文獻中得到了深入的研究，并廣泛用于各種應用中，如鏈接預測和節點分類。盡管先前的工作集中在新算法的設計上或針對各種問題設置進行了量身定制，但常常忽略了學習過程中對初始化策略的討論。在這項工作中，我們解決了這個重要的網絡嵌入初始化問題，它可以顯著地提高算法的有效性和效率。具體來說，我們首先利用graph partition技術將圖劃分為幾個不相交的子集，然后基于這些partition構造一個abstract graph。我們通過計算abstract graph上的網絡嵌入，得到圖中每個節點的嵌入初始化，abstract graph上的網絡嵌入比輸入圖小得多，然后將嵌入傳播到輸入圖的節點中。通過對各種數據集的大量實驗，我們證明了我們的初始化技術顯著提高了最先進算法在鏈接預測和節點分類方面的性能，分別提高了7.76%和8.74%。此外，我們證明了初始化技術至少減少了20%的運行時間。

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3. Dynamic graph representation learning via self-attention networks

作者：Aravind Sankar, Yanhong Wu, Liang Gou, Wei Zhang and Hao Yang;

摘要：學習圖中節點的潛在表示是一項重要且普遍存在的任務，在鏈接預測、節點分類和圖可視化等領域有著廣泛的應用。以往的圖表示學習方法主要集中在靜態圖上，而現實世界中的很多圖都是動態的、隨時間變化的。在這篇論文中，我們提出了Dynamic Self-Attention Network (DySAT)，這是一種新型的神經架構，它操作在動態圖上，并學習節點表示，以捕捉結構特性和時間演化模式。具體來說，DySAT通過在兩個維度(結構鄰域和時間動態)上聯合使用self-attention層來計算節點表示。我們對兩類圖進行了鏈接預測實驗：通信網絡和二分評級網絡。我們的實驗結果表明，DySAT在幾種不同的最先進的圖嵌入baseline上有顯著的性能提升。

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4. Relation Learning on Social Networks with Multi-Modal Graph Edge Variational Autoencoders

作者：Carl Yang, Jieyu Zhang, Haonan Wang, Sha Li, Myungwan Kim, Ma? Walker, Yiou Xiao and Jiawei Han;

摘要：盡管節點語義已在社交網絡中得到了廣泛的探索，但對邊緣語義即社會關系的研究很少受到關注。理想的邊緣語義不僅應該顯示兩個用戶是連接的，而且還應該說明他么為什么彼此認識以及共享什么。然而，由于嘈雜的多模態信號和有限的用戶生成的ground-truth標簽，社交網絡中的關系往往很難分析。

在這項工作中，我們的目標是開發一個統一的且有原則的框架，通過在有噪聲和不完整數據存在的情況下整合多模態信號，將用戶關系描述為社交網絡中的邊緣語義。我們的框架對于半監督或無監督的情況也是靈活的。具體地說，我們假定每個用戶鏈接下的多個關系的潛在分布，并使用多模態圖邊緣變分自動編碼器來學習它們。我們用一個圖卷積網絡對網絡數據進行編碼，用多個重構網絡對任意信號進行解碼。在兩個公開的DBLP author network和兩個internal LinkedIn member network上的大量實驗和案例研究證明了我們提出的模型的優越性和有效性。

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5. Robust Graph Neural Network Against Poisoning Attacks via Transfer Learning

作者：Xianfeng Tang, Yandong Li, Yiwei Sun, Huaxiu Yao, Prasenjit Mitra and Suhang Wang;

摘要：圖神經網絡(GNNs)有著廣泛的應用。然而，他們在對抗攻擊的魯棒性方面是不行的。先前的研究表明，對圖拓撲或節點特征使用不明顯的修改會大大降低GNN的性能。設計強大的圖神經網絡以防止poisoning attack是一項非常具有挑戰性的工作。現有工作的目標是僅使用poisoned圖來減少adversarial edge的負面影響，這是次優的，因為它們無法區分adversarial edge和normal edge。另一方面，來自與目標poisoned圖類似領域的clean圖在現實世界中通常是可用的。通過擾動這些clean圖，我們創建了監督知識來訓練檢測adversarial edge的能力，從而提高了GNN的魯棒性。然而，現有的工作忽略了這種clean圖的潛力。為此，我們研究了一個新的問題，通過研究clean圖來提高GNNs對poisoning attack的魯棒性。具體而言，我們提出了PA-GNN，它基于一種懲罰性聚合機制，通過分配較低的注意力系數來直接限制adversarial edge的負面影響。為了優化一個poisoned圖的PA-GNN，我們設計了一種meta-optimization算法，訓練PA-GNN使用clean圖和其adversarial圖懲罰擾動，并將這種能力遷移到poisoned圖上，以提高PA-GNN的魯棒性。在四個真實數據集上的實驗結果證明了PA-GNN對圖數據poisoning attack的魯棒性。

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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。