Apr, 2024
推荐系统中自监督学习的综合调查
A Comprehensive Survey on Self-Supervised Learning for Recommendation
Xubin Ren, Wei Wei, Lianghao Xia, Chao Huang
TL;DR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。