由于许多信息，用户很难找到它们在许多选择中感兴趣的内容。为了提高用户的经验，推荐系统已广泛用于音乐推荐，电影建议，网上购物和其他场景。最近，知识图（KG）已被证明是提高推荐系统性能的有效工具。但是，在应用知识图表中提出建议的巨大挑战是如何使用知识图来获取更好的用户代码和项目代码。为了响应这个问题，本研究提出了一种基于知识图（URIR）的用户经常性神经网络（RNN）编码器和项目编码器推荐算法。该研究通过捕获高级邻居信息来生成项目的表示向量，并应用RNN和项目的表示向量来编码用户以生成用户的表示向量，然后对用户的表示向量和项目执行内部产品操作。表示向量获得用户与项目互动的概率。三个真实数据集上的数值实验表明，URIR对诸如AUC，精密，召回和MRR等指标中的最先进算法的卓越性能。这意味着URIR可以有效地使用知识图来获得更好的用户代码和项目代码，从而获得更好的推荐结果。

Incorporating knowledge graph as side information has become a new trend in recommendation systems. Recent studies regard items as entities of a knowledge graph and leverage graph neural networks to assist item encoding, yet by considering each relation type individually. However, relation types are often too many and sometimes one relation type involves too few entities. We argue that it is not efficient nor effective to use every relation type for item encoding. In this paper, we propose a VRKG4Rec model (Virtual Relational Knowledge Graphs for Recommendation), which explicitly distinguish the influence of different relations for item representation learning. We first construct virtual relational graphs (VRKGs) by an unsupervised learning scheme. We also design a local weighted smoothing (LWS) mechanism for encoding nodes, which iteratively updates a node embedding only depending on the embedding of its own and its neighbors, but involve no additional training parameters. We also employ the LWS mechanism on a user-item bipartite graph for user representation learning, which utilizes encodings of items with relational knowledge to help training representations of users. Experiment results on two public datasets validate that our VRKG4Rec model outperforms the state-of-the-art methods. The implementations are available at https://github.com/lulu0913/VRKG4Rec.

知识图表通常掺入到推荐系统，以提高整体性能。由于知识图的推广和规模，大多数知识的关系是不是目标用户项预测有帮助。要利用知识图在推荐系统捕捉目标具体知识的关系，我们需要提炼知识图，以保留有用的信息和完善的知识来捕捉用户的喜好。为了解决这个问题，我们提出了知识感知条件注意网络（KCAN），这是一个终端到终端的模式纳入知识图形转换为推荐系统。具体来说，我们使用一个知识感知注意传播方式，以获得所述节点表示第一，其捕获用户 - 项目网络和知识图表对全球语义相似度。然后给出一个目标，即用户 - 项对，我们会自动提炼出知识图到基于知识感知关注的具体目标子。随后，通过在应用子有条件的注意力聚集，我们细化知识图，以获得特定目标节点表示。因此，我们可以得到两个表示性和个性化，以实现整体性能。现实世界的数据集实验结果表明，我们对国家的最先进的算法框架的有效性。

为了减轻传统推荐系统（RSS）的数据稀疏和冷启动问题，将知识图（KGS）纳入补充辅助信息，最近引起了相当大的关注。然而，简单地整合了基于KG的RS模型的KGS，这不一定是提高推荐性能的保证，甚至可能削弱整体模型能力。这是因为这些KG的构建与历史用户项相互作用的集合无关;因此，这些KG的信息可能并不总是有助于推荐给所有用户。在本文中，我们提出了具有个性化推荐的协作指导的细心知识意识的图表卷积网络（CG-KGR）。 CG-KGR是一种新颖的知识意识推荐模型，通过我们提出的协作指导机制，可以实现高度和相干的KG和用户项目交互的学习。具体而言，CG-KGR首先封装与交互式信息摘要的历史相互作用。然后CG-kgr利用它作为提取kgs的信息的指导，最终提供更精确的个性化推荐。我们在两个推荐任务中对四个现实数据集进行了广泛的实验，即TOP-K推荐和点击率（CTR）预测。实验结果表明，CG-KGR模型在Top-K推荐的召回度量方面，最近最初的最先进模型明显优于1.4-27.0％。

跨域推荐（CDR）可以帮助客户在不同域中找到更多令人满意的项目。现有的CDR模型主要使用普通用户或映射功能作为域之间的桥梁，但在充分利用跨域的额外知识方面的探索非常有限。在本文中，我们建议将CDR的知识图（kg）纳入，这使不同领域中的项目能够共享知识。为此，我们首先从Freebase KG构建了一个新的数据集AmazonKG4CDR和Amazon评论数据的一个子集（两个域对：电影音乐，电影书籍）。这个新的数据集有助于将知识与CDR内部和跨域项目桥接。然后，我们提出了一个新的框架，KG感知的神经集体矩阵分解（KG-NEUCMF），利用KG来丰富项目表示。它首先通过图形卷积自动编码器学习项目嵌入，以从kg中的相邻和高阶邻居中捕获域特异性和域一般知识。然后，我们最大程度地提高了从kg和用户项目矩阵中学到的项目嵌入之间的共同信息，以建立跨域关系以获得更好的CDR。最后，我们对新建的数据集进行了广泛的实验，并证明我们的模型明显优于表现最佳的基线。

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图形嵌入的当前建议方法已显示出最新的性能。这些方法通常编码潜在的评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。我们的方法具有提供解释的优势，该解释利用了用户对推荐项目的基于方面的意见。此外，我们还提供了使用方面意见作为可视化仪表板中的解释的建议的适用性的示例，该说明允许获取有关从输入图的嵌入中获得的有关类似用户的最喜欢和最不喜欢的方面的信息。

与传统的协作过滤方法相比，图表卷积网络可以明确地模拟用户 - 项目二分类图的节点之间的交互，并有效地使用高阶邻居，这使得图形神经网络能够获得更有效的嵌入品以获得推荐，例如推荐作为ngcf和lightgcn。然而，其表示非常易于相互作用的噪音。在响应这个问题时，SGL探讨了用户项目图上的自我监督学习，以提高GCN的鲁棒性。虽然有效，但我们发现SGL直接适用SIMCLR的比较学习框架。此框架可能不会直接适用于推荐系统的场景，并且没有充分考虑用户项交互的不确定性。在这项工作中，我们的目标是考虑充分建议制度的情景中对比学习的应用，使其更适合推荐任务。我们提出了一个监督的对比学习框架来预先列出用户项目二分钟图，然后微调图形卷积神经网络。具体而言，我们将在数据预处理期间比较用户和项目之间的相似性，然后在应用对比学习时，不仅将增强视图视为正样本，而且还将被视为正样品的一定数量的类似样品。 ，这与SIMCLR不同，他们以批量作为阴性样品处理其他样本。我们将这种学习方法术语定期为监督对比学习（SCL）并将其应用于最先进的LightGCN。另外，为了考虑节点交互的不确定性，我们还提出了一种新的数据增强方法，称为节点复制。

本文研究了知识图的推荐系统，可以有效地解决数据稀疏和冷启动的问题。最近，已经为这个问题开发了各种方法，这通常试图根据其表示，学习用户和物品的有效陈述，然后根据其表示将项目匹配。虽然这些方法已经表现得非常有效，但它们缺乏良好的解释，这对推荐系统至关重要。在本文中，我们采取了不同的路线，并提出通过从用户到项目的有意义路径来创造建议。具体地，我们将问题作为顺序决策过程，其中目标用户被定义为初始状态，并且图中的边缘被定义为动作。我们根据现有的最先进方法塑造奖励，然后使用策略梯度方法培训策略函数。三个现实世界数据集的实验结果表明，我们的提出方法不仅提供有效的建议，还提供了良好的解释。

To offer accurate and diverse recommendation services, recent methods use auxiliary information to foster the learning process of user and item representations. Many SOTA methods fuse different sources of information (user, item, knowledge graph, tags, etc.) into a graph and use Graph Neural Networks to introduce the auxiliary information through the message passing paradigm. In this work, we seek an alternative framework that is light and effective through self-supervised learning across different sources of information, particularly for the commonly accessible item tag information. We use a self-supervision signal to pair users with the auxiliary information associated with the items they have interacted with before. To achieve the pairing, we create a proxy training task. For a given item, the model predicts the correct pairing between the representations obtained from the users that have interacted with this item and the assigned tags. This design provides an efficient solution, using the auxiliary information directly to enhance the quality of user and item embeddings. User behavior in recommendation systems is driven by the complex interactions of many factors behind the decision-making processes. To make the pairing process more fine-grained and avoid embedding collapse, we propose an intent-aware self-supervised pairing process where we split the user embeddings into multiple sub-embedding vectors. Each sub-embedding vector captures a specific user intent via self-supervised alignment with a particular cluster of tags. We integrate our designed framework with various recommendation models, demonstrating its flexibility and compatibility. Through comparison with numerous SOTA methods on seven real-world datasets, we show that our method can achieve better performance while requiring less training time. This indicates the potential of applying our approach on web-scale datasets.

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。

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。

神经网络嵌入的成功使人们对使用知识图进行各种机器学习和信息检索任务产生了重新兴趣。特别是，基于图嵌入的最新建议方法显示了最先进的性能。通常，这些方法编码潜在评级模式和内容功能。与以前的工作不同，在本文中，我们建议利用从图表中提取的嵌入，这些嵌入结合了从评分中的信息和文本评论中表达的基于方面的意见。然后，我们根据亚马逊和Yelp评论在六个域上生成的图表调整和评估最新的图形嵌入技术，优于基线推荐器。此外，我们的方法具有提供解释的优势，该解释涉及用户对推荐项目的基于方面意见的报道。

图表可以表示实体之间的关系信息，图形结构广泛用于许多智能任务，例如搜索，推荐和问题应答。然而，实际上大多数图形结构数据都遭受了不完整性，因此链路预测成为一个重要的研究问题。虽然提出了许多模型来用于链路预测，但以下两个问题仍然仍然较少：（1）大多数方法在不利用相关链路中使用丰富的信息，大多数方法都独立模型，并且（2）现有型号主要基于关联设计学习并没有考虑推理。通过这些问题，在本文中，我们提出了图表协作推理（GCR），它可以使用邻居与逻辑推理视角的关系中的关系推理。我们提供了一种简单的方法来将图形结构转换为逻辑表达式，以便链路预测任务可以转换为神经逻辑推理问题。我们应用逻辑受限的神经模块根据逻辑表达式构建网络架构，并使用反向传播以有效地学习模型参数，这在统一架构中桥接可分辨率的学习和象征性推理。为了展示我们工作的有效性，我们对图形相关任务进行实验，例如基于常用的基准数据集的链路预测和推荐，我们的图表合作推理方法实现了最先进的性能。

反事实解释通过探索项目或用户的最小变化如何影响建议决策，解释了建议机制。现有的反事实解释方法面临巨大的搜索空间，其解释是基于操作的（例如，用户点击）或基于方面的（即项目描述）。我们认为，基于项目属性的解释对用户来说更直观和有说服力，因为他们通过细粒度的项目人口统计特征（例如品牌）来解释。此外，反事实解释可以通过滤除负面项目来增强建议。在这项工作中，我们提出了一种新颖的反事实解释建议（CEREC），以生成基于项目属性的反事实解释，同时提高建议性能。我们的CEREC优化了一项在强化学习环境中统一搜索候选人反事实的解释政策。我们通过使用给定知识图的丰富上下文信息使用自适应路径采样器来减少巨大的搜索空间。我们还将解释政策部署到建议模型中以增强建议。广泛的解释性和建议评估表明，CEREC提供与用户偏好一致并维持改进建议的解释的能力。我们在https://github.com/chrystalii/cerec上发布代码。

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。

最近的研究表明，基于神经网络的深度推荐系统容易受到对抗性攻击的影响，攻击者可以将精心制作的虚假用户配置文件（即，伪造用户与之互动的一组项目）注入目标推荐系统，以实现恶意目的，例如促进或降低一组目标项目。由于安全性和隐私问题，在黑框设置下执行对抗性攻击更为实用，在黑框设置下，攻击者无法轻松访问目标系统的体系结构/参数和培训数据。但是，在Black-Box设置下生成高质量的假用户配置文件，对于目标系统的资源有限，这是一项挑战。为了应对这一挑战，在这项工作中，我们通过利用项目的属性信息（即项目知识图）引入了一种新颖的策略，这些信息可以公开访问并提供丰富的辅助知识来增强伪造用户配置文件的产生。更具体地说，我们提出了一项知识增强的黑框攻击框架（KGATTACK），以通过深度强化学习技术有效地学习攻击政策，其中知识图无缝集成到层次结构策略网络中，以生成伪造的用户配置文件，以表演对抗性黑色 - 黑色 - - 黑色 - 黑色 - 盒子攻击。在各种现实世界数据集上进行的全面实验证明了在黑框设置下提出的攻击框架的有效性。

标签感建议是通过标记行为预测用户个性化项目的任务。对于具有Last.FM或Movielens等标记功能的许多应用程序至关重要。最近，许多努力致力于通过图形卷积网络（GCN）改进引人注目的推荐系统（TRS），这已成为一般建议的新最新技术。但是，某些解决方案是直接从GCN继承而没有理由的，这很难缓解标签引入的稀疏性，模棱两可和冗余问题，从而增加了培训和退化建议性能的困难。在这项工作中，我们旨在简化GCN的设计，以使其更简洁。我们提出了一个新颖的标签推荐模型，名为Light Folksonomy图协作滤波（LFGCF），该模型仅包括必需的GCN组件。具体而言，LFGCF首先从用户分配标签和项目标记的用户记录中构造了人们图形。然后，我们利用汇总的简单设计来学习人们对人物学图的高级表示形式，并使用在多个层中学习的嵌入的加权总和进行信息更新。我们共享标签嵌入，以弥合用户和项目之间的信息差距。此外，提出了一个名为Transrt的正规化功能，以更好地描述用户的偏好和项目功能。对三个现实世界数据集的广泛超参数实验和消融研究表明，LFGCF使用的参数较少，并且显着优于大多数基线的Tag-Aware Top-N建议。

Learning vector representations (aka. embeddings) of users and items lies at the core of modern recommender systems. Ranging from early matrix factorization to recently emerged deep learning based methods, existing efforts typically obtain a user's (or an item's) embedding by mapping from pre-existing features that describe the user (or the item), such as ID and attributes. We argue that an inherent drawback of such methods is that, the collaborative signal, which is latent in user-item interactions, is not encoded in the embedding process. As such, the resultant embeddings may not be sufficient to capture the collaborative filtering effect.In this work, we propose to integrate the user-item interactionsmore specifically the bipartite graph structure -into the embedding process. We develop a new recommendation framework Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF), which exploits the useritem graph structure by propagating embeddings on it. This leads to the expressive modeling of high-order connectivity in useritem graph, effectively injecting the collaborative signal into the embedding process in an explicit manner. We conduct extensive experiments on three public benchmarks, demonstrating significant improvements over several state-of-the-art models like HOP-Rec [40] and Collaborative Memory Network [5]. Further analysis verifies the importance of embedding propagation for learning better user and item representations, justifying the rationality and effectiveness of NGCF. Codes are available at https://github.com/ xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering. CCS CONCEPTS• Information systems → Recommender systems. * In the version published in ACM Digital Library, we find some small bugs; the bugs do not change the comparison results and the empirical findings. In this latest version, we update and correct the experimental results (i.e., the preprocessing of Yelp2018 dataset and the ndcg metric). All updates are highlighted in footnotes.

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.

异构信息网络（HIN）捕获各种实体之间的复杂关系，并已广泛用于提高各种数据挖掘任务的有效性，例如在推荐系统中。许多现有的文欣推荐算法利用手工制作的元路径来提取来自网络的语义信息。这些算法依赖于广泛的域知识，可以选择最佳的元路径集。对于HIN与众多节点和链路类型高度复杂的应用程序，手工制作方法的方法太繁琐，并且容易出错。为了解决这个问题，我们提出了基于加强学习的元路径选择（RMS）框架，以选择有效的元路径，并将它们包含在现有的基于元路径的推荐中。为了识别高质量的元路径，RMS列举了基于加强学习（RL）的策略网络（代理），从而从下游推荐任务的性能获取奖励。我们设计一个基于HIN的推荐模型，HREC，有效地使用元路径信息。我们将HREC与RMS进行了整合并导出了我们的推荐解决方案，RMS-HREC，它自动使用有效的元路径。实验对实时数据集表明，我们的算法通过自动捕获重要元路径，可以显着提高推荐模型的性能。