KDDMar, 2020

半监督学习与因式分解相遇：基于链图模型的推荐学习

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的概率链图模型，将半监督学习与潜在因子模型相结合，用于推荐系统中。实验结果表明，所提出的概率链图模型在四个评估指标上显著优于现有的方法，并且在数据稀疏性增加时具有更大的性能优势。
latent factor modelsemi-supervised learningrecommendation systembayesian networkmarkov random field
发现论文，激发创造
  • 线性时间图神经网络可扩展的推荐系统

    在信息爆炸时代，推荐系统是为用户提供个性化推荐的重要工具。本文提出了一种线性时间图神经网络（LTGNN）来扩展基于 GNN 的推荐系统，以实现与经典 MF 方法相当的可扩展性，同时保持 GNN 强大的表达能力以获得更准确的预测。通过大量实验证明了所提算法的有效性和可扩展性。

    Feb, 2024

  • 通过图感知学习增强基于语言模型的协同语义推荐

    通过使用充满协作语义的交互图，我们提出了一种名为 GAL-Rec 的方法，通过模仿图神经网络（GNNs）的意图来提高语言模型驱动的推荐模型对用户 - 物品协作语义的理解能力，从而充分利用大型语言模型的学习能力，独立解决推荐系统中的复杂图形，实验证明 GAL-Rec 显著增强了协作语义的理解能力，并提高了推荐性能。

    Jun, 2024

  • 基于社交矩阵分解的协同主题回归推荐系统

    本文提出了一种新颖的基于层次贝叶斯模型的社交网络信息效果预测方法，并结合主题建模和概率矩阵分解，从训练数据中自动推断有用的潜在主题和社交信息以及其对协作过滤的重要性，并展现了该算法在推荐系统方面优于现有方法的实验结果，揭示了社交圈在信息的决策过程中比个人品味更具影响力，以及可能在许多利用社交信息的推荐系统中存在的信息泄露问题的解决方案。

    Jun, 2012

  • 大规模物品推荐的自监督学习

    提出了一种用于大规模商品推荐的多任务自监督学习（SSL）框架，通过学习商品特征的潜在关系来解决标签稀疏性问题，并通过数据增强方法提高模型泛化性能，结果表明此框架可以显著提高推荐系统的商业指标，在模型得到很少监控的情况下特别有效。

    Jul, 2020

  • 基于图的半监督学习：综述

    本文着重阐述了基于图的半监督学习方法的各种变体及其概述、连接和发展方向。新的广义分类方法为图正则化和图嵌入方法提供了指导和最新的研究参考。

    Feb, 2021

  • 利用评论和图片进行可解释推荐的 MMALFM 模型

    通过使用多模态、面向方面的主题模型（MATM）和面向方面的潜因子模型（ALFM）来结合文本评论和物品图像与评分，解决了潜因子模型在推荐系统中存在的冷启动、非透明性和子优解等问题，并且在 Yelp 2017 挑战数据集和亚马逊产品数据集上实验表明了该方法的有效性。

    Nov, 2018

  • 可扩展的基于高斯马尔科夫随机场的通用图模型

    提出了一种新颖的、基于高斯马尔可夫随机场并利用多层结构的深度高斯马尔可夫随机场模型，该模型在大规模图数据上具有良好的可扩展性和灵活性，并利用变分推断的方法进行高效训练和预测。在多个实验数据集上，该模型都表现出了比其他贝叶斯和深度学习方法更好的性能表现。

    Jun, 2022

  • 寻求结构：联合学习图形结构和半监督分类

    本文提出了一种新的并行图学习框架 (PG-learn)，具有基于梯度的优化边缘权重和自适应资源分配方案的并行超参数搜索算法，能显著提高图构建的准确性和高效扩展到高维问题。

    Sep, 2019

  • DynLLM: 大规模语言模型遇上动态图推荐

    本文提出了一种名为 DynLLM 的新框架，利用大型语言模型解决动态图推荐任务，通过生成基于丰富文本特征的用户多维度画像，并利用时间图嵌入和精细化的关注机制来融合用户画像和动态图嵌入，以实现对持续时间动态图的无缝集成和改进，实验证实了 DynLLM 在电子商务领域的卓越性能。

    May, 2024

  • 融合主题和社交潜在因素的协同过滤算法在隐式反馈中的应用

    本文以 user-generated content 为基础，提出了一种新的模型 MR3，将 collaborative filtering、social matrix factorization 和 topic matrix factorization 综合起来，加入了 implicit feedback 从而提高了其预测精度。

    Mar, 2018