推荐系统在面对信息过载的挑战中发挥着关键作用，通过基于个人用户偏好的个性化推荐提供了解决方案。深度学习技术（如 RNN、GNN 和 Transformer 架构）显著推动了推荐系统的发展，增强其对用户行为和偏好的理解。然而，在现实场景中，监督学习方法由于数据稀疏性而面临挑战，限制了它们有效学习表示的能力。自监督学习技术作为一种解决方案应运而生，利用固有数据结构生成监督信号，不仅依赖于已标记的数据。通过利用未标记数据和提取有意义的表示方法，利用自监督学习的推荐系统可以在面对数据稀疏性时进行准确的预测和推荐。本文对为推荐系统设计的自监督学习框架进行了全面的回顾，包括对超过 170 篇论文的深入分析。我们探索了九种不同的场景，以全面理解不同情境中使用自监督学习增强的推荐系统。对于每个领域，我们详细阐述了不同的自监督学习范式，即对比学习、生成学习和对抗学习，以展示自监督学习如何在各种上下文中增强推荐系统的技术细节。我们在此 https URL 上持续更新相关的开源材料。

Apr, 2024

本文针对神经架构型推荐系统在高度稀疏数据上存在的问题，提出了自监督学习作为缓解数据稀疏性的新技术，并介绍了一种基于分类的综述方法，开发了一个 SELFRec 开源库，其中包含多个基准数据集和评估指标，以及实施了一些先进的 SSR 模型进行实证比较。同时讨论了当前研究中的限制和未来研究方向。

Mar, 2022

本文提出了一个集成 tri-training 的通用社交感知的自监督学习框架，将节点间的自我监督信号与其他节点的监督信号结合起来，以提高推荐系统性能。实验证明了该框架的有效性。

Jun, 2021

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

本研究提出一种多行为自监督学习（MBSSL）框架，包括一种自我注意力机制和行为感知图神经网络，该框架可用于应对稀疏目标信号和嘈杂的辅助交互。此外，通过梯度的混合操作，开发了一种自适应优化策略，并在五个真实世界的数据集上对该方法进行了广泛的实验.

May, 2023

本文深入分析了自监督学习的机制以及其对表示学习的影响，揭示了自监督学习在样本聚类方面的潜在驱动作用，同时证实了该方法所训练的表示与语义类别之间存在着密切的对齐关系，并且这种对齐关系随着训练和网络深度的加深而不断增强，这对于提高自监督学习方法的性能和效果具有重要的理论和实际意义。

May, 2023

本文研究对于顺序推荐问题，应用对比自监督学习来缓解数据稀疏和噪声等问题，并提出两种信息增强算子构建高质量视图进行对比学习，实验表明该方法可以提升模型性能和鲁棒性。

Aug, 2021

本文提出一种新的自监督学习方法 —— 关系自监督学习 (ReSSL) 框架，通过建模不同实例之间的关系来学习表示，采用成对相似度的锐化分布作为关系度量来匹配不同增强的特征向量，实验结果表明我们的方法在性能和训练效率方面显著优于先前的最先进算法。

Jul, 2021

本文综述了自监督学习在音频处理和语音处理领域中的应用，包括方法、实验和基准数据，并讨论了未来发展方向和存在的问题。

Mar, 2022

本文通过广泛的实验和理论分析，系统研究了在数据集不平衡的情况下自监督学习的表现，并通过半合成实验验证了 SSL 学习了与标签无关但可转移的特征，进而提出了一种新的加权正则化技术，显著提高了 SSL 表示的质量。

Oct, 2021