摘要：SEPT Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation ABSTRACT 自监督学习(Self-supervised learning, SSL)可以从原始数据中自动生成真实样本。 现有的大多数基于SSL方法的做法是：丢 阅读全文

摘要：ABSTRACT 文章提出GCN基于GCN的模型在浅层就达到了最佳性能，这就没有使用到高阶信号。 基于GCN的模型，对于聚合邻域信息使用的是一样的归一化规则，使得邻居的重要性变得同等重要。 但是节点之间有内在的差异，需要使用不同的归一化来聚合邻域信息。这项工作提出了一个新的模型：混合归一化的深度卷积 阅读全文

摘要：ABSTRACT 排名是推荐系统中的核心任务，目的是为用户提供有序的项目列表。通常，从有标记的数据集中学习排名函数以优化全局性能，从而为每个项目生成分数，继而排名。然而，这个结果可能是次优的，因为评分函数单独应用于每个项目，并没有明确考虑项目之间的相互影响，用户偏好的差异。 因此，该文章提出了一种个 阅读全文

摘要：ABSTRACT 文章认为，现在的推荐系统使用的数据集大多都是隐式反馈的。虽然隐式反馈的数据集缓解了数据稀疏的问题，但存在一个缺点，反应用户实际满意度方面不够纯粹。例如，在电子商务中，很大一部分电极不会转化为购买，许多购买以负面评论告终。因此，去除隐式反馈中的噪声数据是至关重要的。 文章的目标是识别 阅读全文

摘要：ABSTRACT 建模用户兴趣在推荐系统中至关重要。在文章中，作者提出了一种新的用户兴趣表示模型。具体来说，该模型的关键新颖之处在于它将用户兴趣明确地建模为超长方体而不是空间中的一个点。在这个方法中，推荐分数是通过计算用户超长方体和项目之间的组合距离来学习的。这有助于减轻现有协同过滤方法潜在的几何不 阅读全文