推荐系统的图增强

Mar, 2024

Graph Augmentation for Recommendation

Qianru Zhang, Lianghao Xia, Xuheng Cai, Siuming Yiu, Chao Huang...

TL;DR提出了一种名为 GraphAug 的原则性框架，该框架引入了一个强大的数据增强器，生成去噪的自监督信号，增强推荐系统的性能。该框架通过自适应地调整对比视图生成，自动地提炼信息丰富的自监督信息。通过对真实数据集的严格实验评估，得出 GraphAug 模型相对于现有基线方法的卓越性能。

Abstract

graph augmentation with contrastive learning has gained significant attention in the field of recommendation systems due to its ability to learn expressive user representations, even when labeled data is limited.

graph augmentation contrastive learning recommender systems data noise graph neural network

发现论文，激发创造

图形对比学习与数据增强

本研究提出了一种图形比较学习 (GraphCL) 框架，通过图形增强等多种方式对图形数据进行无监督学习来学习表示。结果表明，即使不使用复杂的 GNN 架构，GraphCL 框架也可以生成类似或更好的通用性、可转移性和鲁棒性的图形表示。

Oct, 2020

LightGCL: 简单而有效的图形对比学习用于推荐

本文提出了一种新的图对比学习范式 LightGCL，基于奇异值分解对图的对比增强进行单一约束结构的调整，在推荐系统领域具有显著的性能优势和鲁棒性。

Feb, 2023

通过敌对性图增强改进图对比学习

本文提出了一种基于对抗性图增强策略的自监督学习框架 adversarial-GCL，解决了传统图对比学习方法捕获冗余图特征的问题，实验证明该方法在无监督、迁移和半监督学习任务中均可达到较好的性能。

Jun, 2021

简单的图对比学习在推荐中是否需要图增强？

本研究揭示了对比学习的推荐模型是通过学习更均匀分布的用户 / 物品表示隐含地减轻受欢迎程度偏见，并且建议一种可以平滑调整所学表示的均匀性的简单 CL 方法。

Dec, 2021

社区不变的图形对比学习

图社群在图增强中的关键性优势以及基于图谱变化最大化的社群不变图对拓扑和特征增强的统一约束，提高模型的鲁棒性。

May, 2024

自适应增强的图形对比学习

本文提出了一种新的自适应增强方法，通过设计基于节点中心性和节点属性的增强策略来保留图的内在结构和属性信息，并验证此方法在节点分类任务中优于现有方法和监督学习模型。

Oct, 2020

图形对比学习与生成对抗网络

通过引入生成对抗网络（GAN）以学习图的视图分布，GACN 是一个新颖的生成对抗性对比学习网络，用于图表示学习。经过大量实验证实 GACN 能够为 GCL 生成高质量的增强视图，并且优于十二种最先进的基准方法。值得注意的是，我们提出的 GACN 出乎意料地发现数据增强中生成的视图最终符合在线网络中著名的优先连接规则。

Aug, 2023

图形对比学习中的扩充：当前方法论缺陷和更好做法

该论文介绍了使用对比学习（CL）进行无监督图表示学习的方法。作者通过探究使用域不可知图形扩充的高性能图像对比学习和 DAGAs 对图形对比学习的影响，提出了几个检查机制和设计任务感知扩充的策略，以提高模型的准确性。

Nov, 2021

增强型长尾图对比学习推荐

我们提出了一种新颖的长尾增强图对比学习（LAGCL）方法，通过引入可学习的长尾增强方法来增强尾节点，并基于增强的图生成对比视图，显著改善了推荐系统的性能。

Sep, 2023

图形对比学习自动化

本文提出了一个名为 JOint Augmentation Optimization（JOAO）的自动、适应性和动态的数据增强选择方法，该方法允许在特定的图形数据上执行图形对比学习（GraphCL），并证明该方法性能良好。

Jun, 2021