基于卷积神经网络交互的用户属性偏好建模的推荐模型

潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外,辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题,从而提升推荐的性能。然而,大多数LFM仍然存在一些问题：第一,LFM在对用户进行建模时,忽略了用户如何根据其特征偏好对项目作出决策;第二,采用内积的特征交互假设特征维度之间是相互独立的,而没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题,提出一种新的推荐模型：基于卷积神经网络（CNN）交互的用户属性偏好建模的推荐模型（UAMC）。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌入,然后将用户属性和项目嵌入进行交互,以探索用户不同的属性对不同项目的偏好;接着将交互过的用户偏好属性送入CNN层来探索不同偏好属性的不同维度的关联,从而得到用户的属性偏好向量;接着使用注意力机制结合用户的一般偏好和CNN层得到的属性偏好,从而获得用户的向量表示;最后采用点积来计算用户对项目的评分。在Movielens-100K、Movielens-1M和Book-crossing这三个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提模型在均方根误差（RMSE）上与稀疏数据预测的神经网络分解机（NFM）模型相比分别降低了1.75%、2.78%和0.25%,验证了在LFM的评分预测推荐中,UAMC在提升推荐精度上的有效性。     

知识增强的图神经网络序列推荐模型

现有基于图神经网络的序列推荐模型大多仅关注用户与项目交互的结构性信息,序列偏好的学习仅涉及项目交互顺序,缺乏项目自身的内容信息,并且未有效利用用户信息及挖掘项目之间更深层的语义关系。提出一种知识增强的图神经网络序列推荐模型KGGNN,引入知识图谱,并结合用户交互数据构建协同知识图谱,学习得到项目语义关联辅助信息以及用户关联辅助信息。将交互序列构建成有向序列图,利用门控图神经网络以及用户关联辅助信息学习序列中项目节点的结构性信息。通过注意力机制组合项目向量作为全局序列偏好,将最近交互的项目作为当前兴趣偏好,融合两者形成最终序列偏好,并结合项目语义关联辅助信息进行模型预测。在Amazon-Book、Last-FM、Yelp2018这3个公开数据集上的实验结果表明,辅助信息能有效提升序列推荐的准确性,该模型在命中率（HIT@K）和归一化折损累计增益（NDCG@K）2个指标上相较于GRU4Rec、NARM、SASRec等模型均有显著提升。当评估指标K值选取10时,与KGSR模型相比,其HIT@10指标在3个数据集上分别提升12.9%、4.5%、6.9%,NDCG@10指标在3个数据集上分别提升...     

基于知识图谱的用户偏好神经建模框架

针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.     

联合学习用户端和项目端知识图谱的个性化推荐

如何在已有的用户行为和辅助信息的基础上准确建模用户的偏好非常重要。在各种辅助信息中,知识图谱(Know-ledge Graph,KG)作为一种新型辅助信息,其节点和边包含了丰富的结构信息和语义信息,近年来受到了越来越多研究者的关注。大量研究表明,在个性化推荐中引入知识图谱可以有效地提高推荐的性能,并增强推荐的合理性和可解释性。然而,现有的方法要么是在KG上探索每个用户-项目交互对(user-item)的独立子路径,要么使用图表示学习的方法在KG中分别学习目标用户(user)或项目(item)的表示,虽然都取得了一定的效果,但是前者没有充分捕获用户-项目(user-item)在KG上的结构信息,后者在产生嵌入(embedding)表示的过程中忽略了user和item的相互影响。为了弥补上述方法的不足,提出了一种联合学习用户端和项目端知识图谱(User-end and Item-end Knowledge Graph,UIKG)的新模型。该模型通过挖掘用户和项目在各自KG中的关联属性信息,并通过联合学习有效地捕获用户的个性化偏好与项目之间的关联性。具体的操作步骤是,利用基于图卷积神经网络的方法从用户知识图谱中学习用户表示向量,再将用户表示向量引入项目知识图谱中联合学习得到项目表示向量,实现用户端KG和项目端KG的无缝统一,最后通过多层感知器进行偏好预测,得到用户对项目的偏好概率,从而更有效地挖掘KG中的高阶结构信息和语义信息来捕获用户的个性化偏好。在公开数据集上的实验结果表明,与基线方法相比,UIKG在Recall@K指标上提高了2.5%~13.6%,在AUC和F1指标上提高了0.4%~5.8%。     

基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

Networks of Names: Visual Exploration and Semi‐Automatic Tagging of Social Networks from Newspaper Articles

Understanding relationships between people and organizations by reading newspaper articles is difficult to manage for humans due to the large amount of data. To address this problem, we present and evaluate a new visual analytics system, which offers interactive exploration and tagging of social networks extracted from newspapers. For the visual exploration of the network, we extract “interesting” neighbourhoods of nodes, using a new degree of interest (DOI) measure based on edges instead of nodes. It improves the seminal definition of DOI, which we find to produce the same “globally interesting” neighbourhoods in our use case, regardless of the query. Our approach allows answering different user queries appropriately, avoiding uniform search results. We propose a user‐driven pattern‐based classifier for discovery and tagging of non‐taxonomic semantic relations. Our approach does not require any a‐priori user knowledge, such as expertise in syntax or pattern creation. An evaluation shows that our classifier is capable of identifying known lexico‐syntactic patterns as well as various domain‐specific patters. Our classifier yields good results already with a small amount of training, and continuously improves through user feedback. We conduct a user study to evaluate whether our visual interactive system has an impact on how users tag relationships, as compared to traditional text‐based interfaces. Study results suggest that users of the visual system tend to tag more concisely, avoiding too abstract or overly specific relationship labels.     

融合项目偏差与用户偏好的推荐算法

针对协同过滤推荐中由于项目和用户间关联因素的相互影响而存在项目偏差和用户偏好的问题,提出一种融合项目偏差与用户偏好的推荐算法。先进行聚类处理,包括LDA主题建模生成项目簇和K-means聚类生成用户簇;再依次根据项目簇和用户簇的约束生成项目偏差分,同时以用户项目评分及项目类型为基础,经过概率转移得到用户偏好分;最后以项目簇内已有评分的均值为基础,对项目偏差分和用户偏好分进行线性加权生成预测评分。对比实验表明,新算法能够根据不同的近邻得到合理的推荐,提高推荐的准确度。     

Modeling Temporal Dynamics of Users’ Purchase Behaviors for Next Basket Prediction

Next basket prediction attempts to provide sequential recommendations to users based on a sequence of the user’s previous purchases. Ideally, a good prediction model should be able to explore the personalized preference of the users, as well as the sequential relations of the items. This goal of modeling becomes even more challenging when both factors are time-dependent. However, existing methods either take these two aspects as static, or only consider temporal dynamics for one of the two aspects. In this work, we propose the dynamic representation learning approach for time-dependent next basket recommendation, which jointly models the dynamic nature of user preferences and item relations. To do so, we explicitly model the transaction timestamps, as well as the dynamic representations of both users and items, so as to capture the personalized user preference on each individual item dynamically. Experiments on three real-world retail datasets show that our method significantly outperforms several state-of-the-art methods for next basket recommendation.

     

区分交互意图的图卷积协同过滤算法

近几年提出了一些基于图卷积网络的协同过滤推荐模型,然而大部分模型将邻域权重视为常量且不区分用户和物品间的交互关系,无法获取令用户满意的推荐列表。因此,为了得到用户和物品更准确的嵌入表示,提出一种区分交互意图的图卷积协同过滤推荐算法MiGCCF(multi-intention graph convolutional collaborative filtering)。该算法将交互关系进行分解,细粒度分析用户与物品间的交互意图,并引入注意力机制,在消息传播过程中赋予邻域可学习的注意力权重,挖掘用户对于不同交互物品的喜爱度。在Gowalla与Amazon-book上的实验表明,该算法相比于基准算法,在两个数据集上的HR@50和NDCG@50指标分别提高了12.5%和8.5%,具有更好的性能表现。     

基于对抗采样的社交推荐算法

推荐系统利用用户的历史记录、物品的基础信息等数据进行建模来捕获用户的偏好,有效缓解了信息过载等问题,虽然其已应用广泛,但整个推荐领域面临的挑战却依旧存在,其中数据稀疏这一问题对于推荐性能有举足轻重的影响。近年来,大量研究表明基于社交信息的推荐算法能够有效缓解数据稀疏问题,但它们也仍然存在一定的局限。线上的社交网络是非常稀疏的,并且线上社交网络中的“朋友”通常包括同学、同事、亲戚等,因此,拥有显式朋友关系的用户不一定拥有相似的偏好,即直接利用显式朋友的兴趣偏好进行推荐会存在噪声问题。此外,大部分基于隐式反馈的算法通常直接对用户没有交互过的物品进行随机采样,然后将其作为用户实际交互过的物品的负样本来优化模型,然而用户没有交互过的物品并不代表用户不喜欢,这种粗粒度的采样策略忽略了用户的真实偏好,同样也带来了一定程度的噪声。生成对抗网络（GANs）因其在训练中捕获复杂数据分布的能力以及强大的鲁棒性被广泛应用到推荐系统中,为了减弱上述噪声问题带来的影响,本文基于生成对抗网络提出了一种细粒度的对抗采样推荐模型（ASGAN）,包括一个生成器和判别器。其中,生成器首先利用图表示学习技术初始化社交网络,接着为用户生成一个与其偏好相似的朋友,然后再从该朋友喜欢的物品集中同时生成该用户喜欢的物品和用户不喜欢的物品。判别器则尽可能区分出用户实际交互过的物品和生成器生成的两类物品。随着对抗训练的进行,生成器能更有效地进行社交朋友采样和物品采样,而判别器能够良好地捕获用户的真实偏好分布。最后,在三个公开的真实数据集上与现有的六个工作进行对比,实验结果证明：ASGAN拥有更好的推荐性能,通过重构社交网络和细粒度采样有效缓解了社交信息和物品采样策略带来的噪声问题。     

A Movie Recommendation System – An Application of Voting Theory in User Modeling

Our research agenda focuses on building software agents that can employ user modeling techniques to facilitate information access and management tasks. Personal assistant agents embody a clearly beneficial application of intelligent agent technology. A particular kind of assistant agents, recommender systems, can be used to recommend items of interest to users. To be successful, such systems should be able to model and reason with user preferences for items in the application domain. Our primary concern is to develop a reasoning procedure that can meaningfully and systematically tradeoff between user preferences. We have adapted mechanisms from voting theory that have desirable guarantees regarding the recommendations generated from stored preferences. To demonstrate the applicability of our technique, we have developed a movie recommender system that caters to the interests of users. We present issues and initial results based on experimental data of our research that employs voting theory for user modeling, focusing on issues that are especially important in the context of user modeling. We provide multiple query modalities by which the user can pose unconstrained, constrained, or instance-based queries. Our interactive agent learns a user model by gaining feedback aboutits recommended movies from the user. We also provide pro-active information gathering to make user interaction more rewarding. In the paper, we outline the current status of our implementation with particular emphasis on the mechanisms used to provide robust and effective recommendations.     

TreePlus: interactive exploration of networks with enhanced tree layouts

Despite extensive research, it is still difficult to produce effective interactive layouts for large graphs. Dense layout and occlusion make food Webs, ontologies and social networks difficult to understand and interact with. We propose a new interactive visual analytics component called TreePlus that is based on a tree-style layout. TreePlus reveals the missing graph structure with visualization and interaction while maintaining good readability. To support exploration of the local structure of the graph and gathering of information from the extensive reading of labels, we use a guiding metaphor of "plant a seed and watch it grow." It allows users to start with a node and expand the graph as needed, which complements the classic overview techniques that can be effective at (but often limited to) revealing clusters. We describe our design goals, describe the interface and report on a controlled user study with 28 participants comparing TreePlus with a traditional graph interface for six tasks. In general, the advantage of TreePlus over the traditional interface increased as the density of the displayed data increased. Participants also reported higher levels of confidence in their answers with TreePlus and most of them preferred TreePlus     

基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐

近年来,人们对时尚穿搭有了更高的美学追求。因此,个性化互补服装推荐,即为用户推荐与他/她已购买服装相匹配的互补服装,逐渐吸引了学术界的广泛关注。个性化互补服装推荐不同于一般的推荐任务（如电影推荐）,它推荐的服装需要满足两个条件：1）与目标服装搭配;2）满足用户偏好。因此,相关的现有方法主要是基于时尚单品的多模态数据,着力于建模单品与单品之间的兼容性交互和用户与单品之间的偏好交互,以实现个性化互补服装的推荐。这些方法的缺点主要在于它们将每一个单品-单品交互或者用户-单品交互看作一个独立的数据实例,而忽略了单品的属性知识以及时尚实体（即,用户、单品及属性）之间的高阶交互关系。事实上,与一个单品（如,上衣）搭配的所有互补单品（如,下衣）可能会共享某些相同的属性（如,颜色）;同时,具有类似品味的用户也可能倾向于选择具有类似属性特征的单品。显然,这些时尚实体之间的高阶关系蕴含了丰富的有关单品兼容性和用户偏好的协同信号,因而能够促进个性化互补服装推荐模型性能的提升。据此,本文构建了一个大规模协同时尚图谱,并基于图卷积神经网络（Graph Neural Networks,GNNs）来探索时尚实体之间的高阶关系,进而更好地实现个性化的互补服装推荐。具体地,本文提出了一个新颖的基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐模型（Fashion Graph-enhanced Personalized Complementary Clothing Recommendation）,简称为FG-PCCR。FG-PCCR由两个关键的部分组成：独立的一阶交互建模和协同的高阶交互建模。一方面,独立的一阶交互建模模块基于视觉和文本模态数据,致力于通过神经网络和矩阵分解方法分别对单品-单品搭配交互和用户-单品偏好交互进行综合性建模。另一方面,协同的高阶交互模块基于构建的协同的时尚图谱,通过图神经网络利用信息传播机制来提取高阶的协同信号,进一步丰富用户和单品的向量表示。FG-PCCR模型能够有效整合时尚实体之间的复杂的高阶关系信息,用户和单品的表示学习,进而改进个性化互补推荐的效果。最后,对于给定的用户和目标上衣,我们能够得到推荐的下衣的个性化兼容性分数。另外,在真实的时尚数据集上做的大量实验,充分地验证了本文所提模型FG-PCCR相对于基准方法的优越性。     

User preferences for adaptive user interfaces in health information systems

An adaptive user interface requires identification of user requirements. Interface designers and engineers must understand end-user interaction with the system to improve user interface design. A combination of interviews and observations is applied for user requirement analysis in health information systems (HIS). Then, user preferences are categorized in this paper as either data entry, language and vocabulary, information presentation, or help, warning and feedback. The user preferences in these categories were evaluated using the focus group method. Focus group sessions with different types of HIS users comprising medical staff (with and without computer skills) and system administrators identified each user group’s preference for the initial adaptation of the HIS user interface. User needs and requirements must be identified to adapt the interface to users during data entry into the system. System designers must understand user interactions with the system to identify their needs and preferences. Without this, interface design cannot be adapted to users and users will not be comfortable using the system and eventually abandon its use.     

一种解决新项目冷启动问题的推荐算法

推荐系统作为缓解信息过载问题的有效方法之一,在社交媒体中的作用日趋重要.但是,新项目冷启动和新用户冷启动问题是推荐技术面临的难题.为了解决新项目冷启动问题,提出了用户时间权重信息概念,该定义考虑到了用户评价时间与项目发布时间的时间间隔,根据用户时间权重值的大小,可以判断该用户是积极用户还是消极用户,以及用户对新项目的偏爱程度;利用三分图的形式来描述用户-项目-标签、用户-项目-属性之间的关系.在充分考虑用户、标签、项目属性、时间等信息基础上,获得个性化的预测评分值公式,提出了推荐算法.实验结果表明:所提出的方法能够实现满足不同用户、不同偏好的个性化推荐,在为用户推荐到合适项目的同时还能带来惊喜.比较实验说明,所提出的方法推荐准确度高,推荐新颖度高.交叉验证实验结果表明:该方法在解决推荐算法中的新项目冷启动问题上,无论是在推荐的准确度还是推荐项目的新颖度上都是有效的.     

Modeling and broadening temporal user interest in personalized news recommendation

User profiling is an important step for solving the problem of personalized news recommendation. Traditional user profiling techniques often construct profiles of users based on static historical data accessed by users. However, due to the frequent updating of news repository, it is possible that a user’s fine-grained reading preference would evolve over time while his/her long-term interest remains stable. Therefore, it is imperative to reason on such preference evaluation for user profiling in news recommenders. Besides, in content-based news recommenders, a user’s preference tends to be stable due to the mechanism of selecting similar content-wise news articles with respect to the user’s profile. To activate users’ reading motivations, a successful recommender needs to introduce “somewhat novel” articles to users.In this paper, we initially provide an experimental study on the evolution of user interests in real-world news recommender systems, and then propose a novel recommendation approach, in which the long-term and short-term reading preferences of users are seamlessly integrated when recommending news items. Given a hierarchy of newly-published news articles, news groups that a user might prefer are differentiated using the long-term profile, and then in each selected news group, a list of news items are chosen as the recommended candidates based on the short-term user profile. We further propose to select news items from the user–item affinity graph using absorbing random walk model to increase the diversity of the recommended news list. Extensive empirical experiments on a collection of news data obtained from various popular news websites demonstrate the effectiveness of our method.     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好,根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的,并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的,导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题,提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法,该算法包含两层注意力网络。首先,使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目;然后,使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度;最后,通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好,从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点,验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。     

基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤从用户的历史交互项目中学习用户偏好，根据用户的偏好推荐相似的新项目。现有的协同过滤方法认为用户所交互的一组历史项目对用户的影响是相同的，并且将所有历史交互项目在对目标项目作预测时的贡献看作是相同的，导致这些推荐方法的准确性受限。针对上述问题，提出了一种基于双重最相关注意力网络的协同过滤推荐算法，该算法包含两层注意力网络。首先，使用项目级注意力网络为不同历史项目分配不同的权重来捕获用户历史交互项目中最相关的项目；然后，使用项目交互级注意力网络感知不同历史项目与目标项目之间的交互关联度；最后，通过两层注意力网络的使用来同时捕获用户在历史交互项目上和目标项目上的细粒度偏好，从而更好地进行下一步推荐工作。在MovieLens和Pinterest两个真实数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法在推荐命中率上与基准模型基于深度学习的项目协同过滤（DeepICF）算法相比分别提升了2.3个百分点和1.5个百分点，验证了该算法在为用户进行个性化推荐上的有效性。     

图神经网络会话推荐系统综述

会话推荐立足于目标用户的当前会话,根据项目类别、跨会话的上下文信息、多种用户行为等辅助信息学习项目间的依赖关系,从而捕捉用户的长短期偏好进行个性化推荐。近年来,流行的深度学习系列方法已经成为会话型推荐系统这个研究热点的前沿方法,尤其是图神经网络的引入,使会话推荐系统的性能得到了进一步提升。鉴于此,该综述从问题定义与会话推荐因素出发,从构图方面进行分析;将相关工作分为基于图卷积网络、门控图神经网络、图注意力网络和其他图神经网络架构的会话推荐系统,并进行归纳与对比;对各工作实验部分中的损失函数类别、所选用的数据集和模型性能评估指标三方面进行深入分析。重点从算法原理和性能分析两方面对各模型框架进行评估和梳理,旨在对近五年基于图神经网络的会话推荐系统相关工作进行评述、总结与展望。     

知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展

已有推荐方法主要基于用户与项目的历史交互行为,未充分运用用户及项目相关特征信息,推荐效果并不理想。知识图谱（knowledge graph,KG）增强的图神经网络（graph neural network,GNN）推荐,是以用户与项目交互行为构建的交互图为基础,引入同为图结构的知识图谱,并运用图神经网络技术进行处理,从而实现个性化推荐。深入探讨了现有知识图谱增强的图神经网络推荐研究进展。首先在对图神经网络推荐和知识图谱推荐进行探讨的基础上,从项目知识图谱和协同知识图谱视角,深入分析了当前知识图谱增强的图神经网络推荐取得的相关研究成果;然后从大规模动态知识图谱处理、用户对项目属性的偏好挖掘、知识图谱的图嵌入学习等方面,指出了已有知识图谱增强的图神经网络推荐研究存在的主要问题;最后从动态时序知识图谱增强的GNN推荐、元学习的知识图谱增强GNN推荐、多模态知识图谱增强的GNN推荐、知识图谱增强的GNN跨领域推荐等方面,展望了知识图谱增强的图神经网络推荐未来主要研究方向。