预测短期交互会话的下一个交互是基于会话的推荐中的一个具有挑战性的任务。几乎所有现有的作品都依赖于项目转换模式，并在建模用户偏好时忽略用户历史会话的影响，这通常会导致非个性化推荐。此外，基于现有的个性化会话的推荐人仅基于当前用户的会话捕获用户首选项，而是忽略来自其他用户的历史会话的有用物品转换模式。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的异构全球图形神经网络（HG-GNN）以以微妙的方式利用所有会话的物品过渡，以便更好地推断用户偏好与当前和历史会话。为了有效利用所有用户的所有会话转换，我们提出了一种新的异构全局图，该图包含会话，用户项交互和全局共同发生项目的项目转换。此外，为了综合地从会话中捕获用户偏好，我们建议通过两个图形增强偏好编码器学习来自全局图的两个用户表示。具体地，我们在异构全球图上设计一种新的异构图形神经网络（HGNN），以了解具有丰富语义的长期用户偏好和项目表示。基于HGNN，我们提出了当前偏好编码器和历史偏好编码器，分别捕获来自当前和历史会话的不同级别的用户偏好。为实现个性化建议，我们将用户当前偏好和历史利益的表示集成到生成最终用户首选项表示。三个真实数据集的广泛实验结果表明，我们的模型优于其他最先进的方法。

推荐系统为用户提供了最新在线大量信息的适当限制。基于会话的建议是推荐系统的子区域，试图通过解释由项目序列组成的会话来推荐项目。最近，在这些会话中包括用户信息的研究是进步。但是，很难生成包括用户生成的会话表示的高质量用户表示。在本文中，我们考虑了通过异质注意网络创建的图表中的各种关系。约束还迫使用户表示会考虑会话中介绍的用户偏好。它试图通过培训过程中的其他优化来提高性能。所提出的模型在各种现实世界数据集上的其他方法优于其他方法。

基于会话的建议（SBRS）从会话中捕获项目的依赖项，以推荐下一个项目。近年来，基于图形神经网络（GNN）的SBR已成为SBR的主流，从而受益于GNN在建模复杂依赖性中的优越性。基于对相邻依赖关系的强烈假设，在大多数基于GNN的SBR中，会话中的任何两个相邻项目都必须取决于。但是，我们认为，由于用户行为的不确定性和复杂性，邻接不一定表明依赖性。但是，上述假设并不总是在实际的建议方案中存在，因此它很容易导致两个缺点：（1）会话中发生错误的依赖性，因为存在相邻但没有真正依赖的项目，以及（2）true缺失依赖关系发生在会话中，因为存在非贴种但实际上依赖的项目。这些缺点显着影响项目表示学习，从而降低了下游建议性能。为了解决这些缺陷，我们提出了一种新颖的评论精制的项目间图神经网络（RI-GNN），该图案利用从项目评论中提取的主题信息来改善项目之间的依赖性。两个公共现实世界数据集的实验表明，RI-GNN的表现优于SOTA方法。

顺序推荐旨在为特定时间戳在特定时间戳提供历史行为中为用户选择最合适的项目。现有方法通常根据像马尔可夫链等转换的方法模拟用户行为序列。然而，这些方法也隐含地假设用户在不考虑用户之间的影响而彼此独立。实际上，这种影响在序列推荐中发挥着重要作用，因为用户的行为容易受其他人的影响。因此，期望聚合用户行为和用户之间的影响，这些用户在时间上演化并涉及用户和项目的异构图。在本文中，我们纳入了动态用户项异构图，提出了一种新的顺序推荐框架。结果，可以考虑历史行为以及用户之间的影响。为此，我们首先将顺序建议形式正式确定估计时间动态异构图和用户行为序列的条件概率的问题。之后，我们利用条件随机字段来聚合异构图形和用户行为以进行概率估计，并采用伪似然方法来得出易行目标函数。最后，我们提供所提出的框架的可扩展和灵活的实现。三个现实世界数据集的实验结果不仅展示了我们所提出的方法的有效性，而且还提供了一些关于顺序推荐的有洞察力的发现。

顺序推荐（SR）通过对用户在项目之间的过境方式进行建模来表征用户行为不断发展的模式。但是，简短的交互序列限制了现有SR的性能。为了解决这个问题，我们专注于本文中的跨域顺序推荐（CDSR），该建议旨在利用其他域中的信息来提高单个域的顺序建议性能。解决CDSR具有挑战性。一方面，如何保留单个领域的偏好以及整合跨域影响仍然是一个基本问题。另一方面，由于合并序列的长度有限，因此仅利用来自其他域的知识来完全解决数据稀疏问题。为了应对挑战，我们提出了DDGHM，这是CDSR问题的新型框架，其中包括两个主要模块，即双动态图形建模和混合度量训练。前者通过动态构造两级图，即局部图和全局图，捕获内域和域间顺序跃迁，并将它们与融合的细心门控机制结合在一起。后者通过采用混合度量学习来增强用户和项目表示形式，包括实现保持一致性和对比度度量的协作指标，以确保均匀性，以进一步减轻数据稀少性问题并提高预测准确性。我们在两个基准数据集上进行实验，结果证明了DDHMG的有效性。

受到计算机愿景和语言理解的深度学习的巨大成功的影响，建议的研究已经转移到发明基于神经网络的新推荐模型。近年来，我们在开发神经推荐模型方面目睹了显着进展，这概括和超越了传统的推荐模型，由于神经网络的强烈代表性。在本调查论文中，我们从建议建模与准确性目标的角度进行了系统审查，旨在总结该领域，促进研究人员和从业者在推荐系统上工作的研究人员和从业者。具体而具体基于推荐建模期间的数据使用，我们将工作划分为协作过滤和信息丰富的建议：1）协作滤波，其利用用户项目交互数据的关键来源; 2）内容丰富的建议，其另外利用与用户和项目相关的侧面信息，如用户配置文件和项目知识图; 3）时间/顺序推荐，其考虑与交互相关的上下文信息，例如时间，位置和过去的交互。在为每种类型审查代表性工作后，我们终于讨论了这一领域的一些有希望的方向。

Session-Based Recommenders (SBRs) aim to predict users' next preferences regard to their previous interactions in sessions while there is no historical information about them. Modern SBRs utilize deep neural networks to map users' current interest(s) during an ongoing session to a latent space so that their next preference can be predicted. Although state-of-art SBR models achieve satisfactory results, most focus on studying the sequence of events inside sessions while ignoring temporal details of those events. In this paper, we examine the potential of session temporal information in enhancing the performance of SBRs, conceivably by reflecting the momentary interests of anonymous users or their mindset shifts during sessions. We propose the STAR framework, which utilizes the time intervals between events within sessions to construct more informative representations for items and sessions. Our mechanism revises session representation by embedding time intervals without employing discretization. Empirical results on Yoochoose and Diginetica datasets show that the suggested method outperforms the state-of-the-art baseline models in Recall and MRR criteria.

对于许多在线平台（例如，视频共享网站，电子商务系统），学习动态用户的偏好已成为越来越重要的组成部分，以提出顺序建议。先前的工作已经做出了许多努力，以基于各种体系结构（例如，经常性的神经网络和自我注意机制）对用户交互序列进行建模项目项目过渡。最近出现的图形神经网络还用作有用的骨干模型，可在顺序推荐方案中捕获项目依赖性。尽管它们有效，但现有的方法却远远集中在具有单一相互作用类型的项目序列表示上，因此仅限于捕获用户和项目之间的动态异质关系结构（例如，页面视图，添加最佳选择，购买，购买）。为了应对这一挑战，我们设计了多行为超毛力增强的变压器框架（MBHT），以捕获短期和长期跨型行为依赖性。具体而言，多尺度变压器配备了低级别的自我注意力，可从细粒度和粗粒水平的共同编码行为感知的顺序模式。此外，我们将全局多行为依赖性纳入HyperGraph神经体系结构中，以自定义的方式捕获层次长期项目相关性。实验结果证明了我们MBHT在不同环境中的各种最新推荐解决方案的优势。进一步的消融研究证明了我们的模型设计和新MBHT框架的好处的有效性。我们的实施代码在以下网址发布：https：//github.com/yuh-yang/mbht-kdd22。

在隐性反馈推荐中，将短期偏好纳入推荐系统近年来引起了不断的关注。但是，在历史交互中的意外行为，如偶然点击一些物品，也不能反映用户固有的偏好。现有研究未能模拟意外行为的影响，从而实现劣等的推荐性能。在本文中，我们提出了一种多偏好模型（MPM）来消除意外行为的影响。 MPM首先通过细粒度的偏好模块从最近的历史交互中提取用户的即时偏好。然后，培训意外行为检测器以判断这些即时偏好是否由意外行为偏置。我们还将用户的一般偏好集成在MPM中。最后，执行输出模块以消除意外行为的影响，并集成所有信息以进行最终推荐。我们在电影的两个数据集和电子零售中进行广泛的实验，展示了我们在最先进的方法上的模型的显着改进。实验结果表明，MPM在HR @ 10和NDCG @ 10中获得了大规模的改善，平均与斯trec模型相比相对增加了3.643％和4.107％。我们在https://github.com/chenjie04/mpm/发布我们的代码。

顺序推荐是推荐系统的广泛流行的主题。现有的作品有助于提高基于各种方法的顺序推荐系统的预测能力，例如经常性网络和自我关注机制。然而，他们未能发现和区分项目之间的各种关系，这可能是激励用户行为的潜在因素。在本文中，我们提出了一个边缘增强的全面解散图神经网络（EGD-GNN）模型，以捕获全局项目表示和本地用户意图学习项目之间的关系信息。在全球级别，我们通过所有序列构建全局链接图来模拟项目关系。然后，频道感知的解缠绕学习层被设计成将边缘信息分解为不同的信道，这可以聚合以将目标项从其邻居表示。在本地层面，我们应用一个变化的自动编码器框架来学习用户在当前序列上的意图。我们在三个现实世界数据集中评估我们提出的方法。实验结果表明，我们的模型可以通过最先进的基线获得至关重要的改进，能够区分项目特征。

共享符号跨域顺序推荐（SCSR）任务旨在通过利用多个域中的混合用户行为推荐下一个项目。随着越来越多的用户倾向于在不同的平台上注册并与他人共享访问特定于域的服务，它正在引起极大的研究关注。现有关于SCSR的作品主要依赖于基于复发的神经网络（RNN）模型的采矿顺序模式，这些模型受到以下局限性：1）基于RNN的方法，基于RNN的方法绝大多数目标是发现单用户行为中的顺序依赖性。它们的表现不足以捕获SCSR中多个实体之间的关系。 2）所有现有方法通过潜在空间中的知识转移桥接两个域，并忽略显式的跨域图结构。 3）没有现有研究考虑项目之间的时间间隔信息，这对于表征不同项目和学习判别性表示的顺序建议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新的基于图的解决方案，即TIDA-GCN，以应对上述挑战。具体来说，我们首先将每个域中的用户和项目链接为图。然后，我们设计了一个域感知图形卷积网络，以学习用户特异性节点表示。为了充分说明用户对项目的域特异性偏好，进一步开发了两个有效的注意机制，以选择性地指导消息传递过程。此外，为了进一步增强项目和帐户级的表示学习，我们将时间间隔纳入消息传递中，并为学习项目的交互式特征设计一个帐户意识的自我发项模块。实验证明了我们提出的方法从各个方面的优越性。

基于多利息框架的顺序推荐将用户最近的交互序列模拟到多个不同的兴趣向量中，因为单个低维向量不能完全代表用户兴趣的分集。然而，大多数现有模型只拦截用户最近的交互行为作为训练数据，丢弃大量的历史相互作用序列。这可能会提出两个问题。一方面，缺少反映用户多重兴趣的数据;另一方面，历史用户项交互中的项目之间的共同发生不会完全探索。为了解决这两个问题，本文提出了一种名为“全局交互感知多息框架的新型顺序推荐模型，用于顺序推荐（Gimirec）”。具体地，首先提出了一种全局上下文提取模块而不引入任何外部信息，该外部信息基于每个项目对的受约束的共生发生号码和它们的时间间隔从所有用户的历史交互序列的时间间隔计算加权共生发生矩阵通过使用简化的图形卷积获得每个项目的全局上下文嵌入。其次，捕获每个项目对最近的每个用户的交互序列的时间间隔并与全局上下文项嵌入以获取个性化项目嵌入的全局上下文项。最后，应用了一种基于自我关注的多息框架来学习用户对顺序推荐的不同兴趣。在亚马逊书籍的三个现实世界数据集上进行了广泛的实验，淘宝买和亚马逊 - 混合动力表明，Gimirec在召回，NDCG和命中率指标上的表现明显优于最先进的方法。此外，所提出的全局上下文提取模块可以很容易地移植到大多数顺序推荐模型。

下一篮子推荐考虑将一组项目推荐到用户将作为一个整体购买的下一个篮子。在本文中，我们为下一个篮子推荐开发了一种具有偏好，普及和转换（M2）的新颖混合模型。该方法在下一个篮子生成过程中模拟了三个重要因素：1）用户在项目中的“全球偏好”，2）项目的“全球受欢迎者和3”的过渡模式。与现有的基于内部网络的方法不同，M2不使用复杂的网络来模拟项目之间的转换，或为用户生成嵌入品。相反，它具有基于简单的编码器解码器的方法（ED-Trans），以更好地模拟项目之间的转换模式。我们将M2与不同组合的组合进行了比较，其中有5个现有的下一篮子推荐方法在4个公共基准数据集上推荐第一个，第二和第三篮子。我们的实验结果表明，M2显着优于所有任务中所有数据集的最先进的方法，提高了高达22.1％。此外，我们的消融研究表明，在推荐性能方面，ED-Trans比经常性神经网络更有效。我们还对下一个篮子推荐评估进行了彻底讨论了各种实验协议和评估指标。

由于知识图表提供的丰富信息，基于路径的可解释的推荐系统的最新进展引起了更大的关注。最现有的可解释的建议仅利用静态知识图表并忽略动态用户项演进，导致不太令人信服和不准确的解释。虽然有一些作品，但意识到建模用户的时间顺序行为可以提高推荐器系统的性能和解释性，其中大多数只关注用户在路径内的顺序交互或独立和单独的推荐机制。在本文中，我们提出了一种新颖的时间元路径指导可解释的推荐利用加强学习（TMER-RL），它利用了连续项目之间的加强项 - 项目路径建模，其注意机制在动态知识图上顺序模拟动态用户项演进用于解释的建议。与使用繁重的经常性神经网络模拟时间信息的现有作品相比，我们提出了简单但有效的神经网络，以捕获用户的历史项目功能和基于路径的上下文，以表征下一个购买的项目。与最近的强大基线相比，两个真实数据集的TMMER广泛评估显示了最先进的表现。

建议中的用户项交互可以自然地将其作为用户项二分钟图。鉴于图形表示学习中图形神经网络（GNN）的成功，已提出基于GNN的C方法来推进推荐系统。这些方法通常根据学习的用户和项目嵌入式提出建议。但是，我们发现它们不会在真实建议中表现出很常见的稀疏稀疏用户项目图。因此，在这项工作中，我们介绍了一种新颖的视角，以建立基于GNN的CF方法，了解建议的框架局部图协作滤波（LGCF）。 LGCF的一个关键优势在于它不需要为每个用户和项目学习嵌入，这在稀疏方案中具有挑战性。或者，LGCF旨在将有用的CF信息编码为本地化的图表并基于这些图形提出建议。关于各种数据集的广泛实验验证了LGCF的有效性，尤其是稀疏场景。此外，经验结果表明LGCF为基于嵌入的CF模型提供了互补信息，该模型可用于提高推荐性能。

基于会话的推荐系统通过使用短期匿名会话建模用户行为和偏好来建立对用户的相关项目。现有方法利用图形神经网络（GNNS）传播和聚合来自邻居节点的信息I.E.，本地消息传递。这种基于图形的架构具有代表性限制，因为单个子图易于过度填写顺序依赖，而不是考虑不同会话中的项目之间的复杂转换。我们提出了一种新的技术，使变压器与目标关节GNN结合使用。这允许学习更丰富的表示，与Vanilla目标注意GNN相比，这转化为经验性能提升。我们的实验结果和消融表明，我们的建议方法与现有的现实世界基准数据集的现有方法具有竞争力，从而改善了基于图形的假设。代码在https://github.com/the-learning-machines/sbr

许多以前的研究旨在增加具有深度神经网络技术的协同过滤，以实现更好的推荐性能。但是，大多数现有的基于深度学习的推荐系统专为建模单数类型的用户项目交互行为而设计，这几乎无法蒸馏用户和项目之间的异构关系。在实际推荐方案中，存在多重的用户行为，例如浏览和购买。由于用户的多行为模式在不同的项目上俯视，现有推荐方法不足以捕获来自用户多行为数据的异构协作信号。灵感灵感来自图形神经网络的结构化数据建模，这项工作提出了一个图形神经多行为增强建议（GNMR）框架，其明确地模拟了基于图形的消息传递体系结构下不同类型的用户项目交互之间的依赖性。 GNMR向关系聚合网络设计为模拟交互异质性，并且通过用户项交互图递归地执行相邻节点之间的嵌入传播。实体世界推荐数据集的实验表明，我们的GNMR始终如一地优于最先进的方法。源代码可在https://github.com/akaxlh/gnmr中获得。

基于会话的建议旨在根据持续的会话预测用户的下一个行为。先前的作品是将会话建模为一系列项目的变量长度，并学习单个项目和汇总会话的表示。最近的研究应用了图形神经网络，具有注意机制，通过将会话建模为图形结构化数据来捕获复杂的项目过渡和依赖性。但是，他们仍然在数据和学习方法方面面临着根本的挑战，例如稀疏监督信号和会议中的嘈杂互动，从而导致次优性能。在本文中，我们提出了SR-GCL，这是一个基于会话建议的新型对比学习框架。作为对比学习的关键组成部分，我们提出了两种全球环境增强的数据增强方法，同时保持原始会话的语义。与其他最先进的方法相比，两个现实世界电子商务数据集的广泛实验结果证明了SR-GCL的优势。

Social recommender systems (SocialRS) simultaneously leverage user-to-item interactions as well as user-to-user social relations for the task of generating item recommendations to users. Additionally exploiting social relations is clearly effective in understanding users' tastes due to the effects of homophily and social influence. For this reason, SocialRS has increasingly attracted attention. In particular, with the advance of Graph Neural Networks (GNN), many GNN-based SocialRS methods have been developed recently. Therefore, we conduct a comprehensive and systematic review of the literature on GNN-based SocialRS. In this survey, we first identify 80 papers on GNN-based SocialRS after annotating 2151 papers by following the PRISMA framework (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis). Then, we comprehensively review them in terms of their inputs and architectures to propose a novel taxonomy: (1) input taxonomy includes 5 groups of input type notations and 7 groups of input representation notations; (2) architecture taxonomy includes 8 groups of GNN encoder, 2 groups of decoder, and 12 groups of loss function notations. We classify the GNN-based SocialRS methods into several categories as per the taxonomy and describe their details. Furthermore, we summarize the benchmark datasets and metrics widely used to evaluate the GNN-based SocialRS methods. Finally, we conclude this survey by presenting some future research directions.

共享符合跨域顺序推荐（SCSR）是一项新兴而又具有挑战性的任务，在顺序建议中同时考虑共享符号和跨域特征。 SCSR上的现有作品主要基于复发性神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），但他们忽略了一个事实，尽管多个用户共享一个帐户，但一次主要由一个用户占用。这一观察结果促使我们通过专注于其最近的行为来学习更准确的用户特定帐户表示。此外，尽管现有的作品降低了较低的权重与无关紧要的相互作用，但它们仍可能稀释域信息并阻碍跨域建议。为了解决上述问题，我们提出了一种基于增强学习的解决方案，即RL-ISN，该解决方案由基本的跨域推荐剂和基于强化的学习域滤波器组成。具体而言，要在“共享”方案中对帐户表示形式进行建模，基本推荐人首先将用户作为潜在用户的混合行为群，然后利用注意力模型在上面进行用户身份识别。为了减少无关域信息的影响，我们将域过滤器作为层次强化学习任务，在该任务中，使用高级任务来决定是否修改整个转移的序列进一步执行任务以确定是否删除其中的每个交互。为了评估解决方案的性能，我们对两个现实世界数据集进行了广泛的实验，并且实验结果证明了与最先进的建议方法相比，我们的RL-ISN方法的优越性。