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机器学习与推荐算法
汇集经典的推荐技术，公众号：机器学习与推荐算法
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KDD2023 | 面向推荐系统的自适应图对比学习
神经网络
推荐系统
模型
数据
优化
TLDR: 本文提出了一种新的用于推荐的自适应图对比学习范式，通过两种不同的自适应对比视图生成器来实施数据增强，以此提升协同过滤的效果。作者分别使用图生成模型和图去噪模型作为可训练的对比视图生成器，以此引入额外的自监督信号，缓解推荐数据中的稀疏和噪声问题。与此同时，自适应的的对比视图还解决了此前基于传统数据增强方法导致的对比学习模型坍塌问题。
张小磊
2023-10-25
509
0
ICDE2023 | DGNN: 基于解耦图神经网络的社会化推荐系统
神经网络
推荐系统
模型
数据
网络
TLDR: 本文提出了一种解耦图神经网络DGNN，对社交推荐进行异构的解耦表征学习。通过引入商品间关系，进一步扩展了协同过滤框架所利用的数据信息。为了对异构关系数据进行解耦表征学习，建立了一种针对不同节点、不同边类别的记忆扩展网络，以针对不同类型的节点和边进行不同的表征空间分解。
张小磊
2023-08-22
310
0
最新综述 | 大模型时代下的推荐系统总结
神经网络
推荐系统
论文
模型
自然语言处理
TLDR： 本文综述了最近使用大语言模型技术来增强推荐系统的相关工作，主要是将当前工作分为预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）和提示（Promoting）的角度来进行介绍。
张小磊
2023-08-22
660
0
ICML2023推荐系统论文整理
机器学习
神经网络
推荐系统
https
论文
第四十届国际机器学习会议ICML已在7月23日到29日在夏威夷会议中心举行。今年大会共收到6,538篇投稿，最终录取1,827篇，录用率为27.94%。我们从所有接收列表中筛选出与推荐系统主题相关的论文6篇，以供大家进行阅读和学习。
张小磊
2023-08-22
291
0
面向推荐场景的自监督超图Transformer
神经网络
编码
模型
数据
网络
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题，提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习，以得到更好的节点间关系结构，并采用全局信息传播模式，以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息，并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
张小磊
2023-08-22
289
0
WWW2023 | 高效自监督多模态推荐算法BM3
神经网络
工作
模型
内存
推荐算法
TLDR： 针对传统多模态推荐方法在图卷积操作过程中存在的计算与内存占用高以及随机采样带来的计算消耗大与引入噪声等问题，本文提出了一种即不需要辅助图数据增强又不需要负采样的自监督多模态推荐算法BM3。本文模型及所有baselines都已开源集成到统一的多模态框架MMRec中，欢迎大家飨用。MMRec地址：https://github.com/enoche/MMRec
张小磊
2023-08-22
335
0
WWW2021 | 基于图卷积神经网络的多样化推荐系统
卷积神经网络
神经网络
推荐系统
深度学习
本文是一篇发表在WWW2021上的基于图卷积神经网络的多样性推荐系统的研究——DGCN: Diversified Recommendation with Graph Convolutional Networks，主要包括研究内容的介绍、总结以及个人思考。
张小磊
2022-10-31
548
0
最新综述 | 图数据挖掘中的算法公平性
聚类算法
编程算法
知识图谱
机器学习
神经网络
图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。在本篇综述中，我们首先系统梳理了图数据挖掘领域内常见的算法公平性的定义和对应的量化指标。在此基础上，我们总结出了一个图数据挖掘算法公平性的分类法，并对现有提升公平性的方法进行了讨论。最后，我们整理了可以用于图数据挖掘中算法公平性研究的数据集，也指出了现有的挑战和未来的工作方向。
张小磊
2022-10-31
498
0
深度剖析 | 推荐系统中的信息茧房问题——因果强化学习在交互式推荐的前沿探索
机器学习
监督学习
神经网络
深度学习
人工智能
第一次写博客，这篇博客的目的是想分享和探讨一些在交互式推荐或者序列推荐问题中的一些关键痛点，其中最大的一个就是信息茧房问题。
张小磊
2022-10-31
1.6K
0
论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展
linux
https
网络安全
机器学习
神经网络
本文精选了上周（0509-0515）最新发布的20篇推荐系统相关论文，方向主要包括会话推荐[1,6,12,13]、基于强化学习的推荐[7,16]、基于对比学习的推荐[5]、鲁棒推荐[9]、公平性推荐[10]、时尚推荐[18]等的推荐算法，应用涵盖会话推荐、序列推荐、音乐推荐、链接推荐、论文提交推荐以及新闻推荐等。以下整理了论文标题以及摘要，如感兴趣可移步原文精读。
张小磊
2022-05-26
682
0
TKDE2022 | 最新深度学习推荐系统综述：从协同过滤到信息增强的推荐系统
推荐系统
知识图谱
深度学习
神经网络
深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不同于之前文献[1][2]基于深度模型的结构进行综述（比如以MLP、CNN、RNN等进行分类），也不同于之前文献对于某一子领域进行综述[3][4]（比如跨域推荐、知识图谱推荐等），本文以推荐模型的准确性为目标，从推荐模型的角度对神经推荐模型进行了系统的综述，旨在总结该领域的研究成果，为研究推荐系统的研究者和实践者提供参考。具体来说，根据推荐模型建模所利用的数据进行分类，把当前的工作分为了基于协同过滤的方法和基于信息增强的方法。另外，把基于信息增强的方法又进一步分为了内容增强的方法和基于时序/序列的推荐方法，下文将对上述方法进行详细介绍。
张小磊
2022-04-11
3.9K
0
WWW22 | 序列推荐: 纯MLP模型弯道超车CNN与Transformer
sas
文件存储
机器学习
神经网络
深度学习
本文主要提出了一个基于纯MLP架构的序列化推荐模型，其通过可学习滤波器对用户序列进行编码，在8个序列化推荐数据集上超越了Transformer等模型。
张小磊
2022-04-11
1.2K
0
2022年最新3篇GNN领域综述！
神经网络
数据结构
联邦学习
https
网络安全
第1篇是对联邦图神经网络的调研，将目前的工作根据三层分类法进行了划分，即根据数据的原始存在形式、联邦学习的常规设置进行了分类介绍；
张小磊
2022-04-08
798
0
最全推荐系统传统算法合集
神经网络
机器学习
分类算法
深度学习
编程算法
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
张小磊
2022-02-28
966
0
「深度学习推荐系统: Netflix案例分析」阐述DL在RS的优劣与经验教训
学习方法
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习深刻地影响了机器学习的许多领域。然而，在推荐系统领域，它的影响需要一段时间才能感受到。在本文中，我们概述了在Netflix的推荐系统中使用深度学习所遇到的一些挑战和经验教训。我们首先概述了Netflix服务上的各种推荐任务。我们发现不同的模型架构擅长于各自不同的任务。尽管许多深度学习模型可以被理解为现有(简单)推荐算法的扩展，但我们最初并没有发现在性能上有显著的改善。只有当我们在输入数据中添加了大量异构类型的特征时，深度学习模型才开始在我们的设置中崭露头角。
张小磊
2022-02-28
609
0
图神经网络适合做推荐系统吗?
数据结构
推荐系统
神经网络
编程算法
linux
最近在看相关资料，发现相关论文不是特别多，所以比较疑惑为什么。是因为这个方向比较新，做的人还比较少呢，还是说相比其他深度学习方法（比如CNN）并没有优势，所以本身没有研究价值呢？
张小磊
2021-12-15
1.6K
0
一文梳理联邦学习推荐系统研究进展
联邦学习
机器学习
强化学习
神经网络
深度学习
推荐系统，对于我们来说并不陌生，它已经无时无刻不方便着我们的生活、学习、工作等方方面面，并且已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。近些年来学术界以及工业界的研究者们已经对其进行了大量研究并提出了许多经典有效的推荐模型，比如UserCF、ItemCF、MF、FM、BPR、Item2vec、NCF、DIN等等，更多推荐模型介绍可参考[一文尽览推荐系统模型演变史]。
张小磊
2021-09-23
1K
0
SIGIR2021 | 基于特征交互学习的门控增强多任务神经网络用于CTR预测
人工智能
深度学习
神经网络
今天分享一篇百度公司发表在SIGIR 2021的点击率预估方面的Short Research Paper论文。
张小磊
2021-09-23
791
0
一文了解推荐系统中的图神经网络
推荐系统
数据结构
知识图谱
神经网络
引言：近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。
张小磊
2021-09-02
3.3K
0
KDD2021 | 推荐系统中利用深度哈希方法学习类别特征表示
推荐系统
编程算法
神经网络
本文分享一篇谷歌团队发表在KDD’21的推荐系统文章：不使用嵌入表的方式获得类别特征的表征用于推荐系统[1]。
张小磊
2021-09-02
2.1K
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