2020，CIKM

《Cross Domain Recommendation via Bi-directional Transfer Graph Collaborative Filtering Networks》

背景：
个性化推荐充分利用用户的历史交互数据来预测用户可能购买的商品。协同过滤是个性化推荐的常用方法，基于相似用户或项目学习推荐模型，CF的关键是有效学习用户项目特征。GCN也是一种提取特征的有效方法。数据稀疏性是推荐系统面临的问题。
已有方法：
跨域推荐利用相关域的信息能够有效地解决数据稀疏性问题。近年来，跨域协同过滤受到了广泛关注。
存在问题：
域间的差异性使得知识迁移困难。当前的方法只考虑共享相同的特征，并没有考虑用户在特定域中的特征，当特定域的特征占比重时，这些方法会限制迁移的效果。[例如：两个域：书域和电影域。一些用户特征是域特定的，比如电影域中，用户会表现出对音乐，拍摄的喜好，这些特征在图书域中是没有的。如果使用现有方法，用户特征在两个域中是相同的，结果是基于共享的特征给用户推荐的电影可能不满意。]
本文：
基于图协同过滤网络，为跨域推荐提出了双向迁移学习方法。BiTGCF不仅利于用户项目图的高阶连通性，而且以相同用户为桥梁，实现两个域上知识的双向迁移。此外，与之前跨域推荐方法不同的地方在于，BiTGCF在迁移的过程中融合了用户相同和域特定的特征。
具体：
BiTGCF主要包含三部分：
5.1 嵌入层
初始化用户项目嵌入向量。
5.2 特征传播和迁移模块
通过域内的特征传播和域间的特征迁移修正初始的特征。
（注意：特征迁移时只迁移用户特征，项目特征通过特征传播模块在两个域中的高阶连通性实现）
（1）特征传播：
聚合邻居的信息修正节点的特征。
用户项目的特征传播函数：

：归一项避免嵌入向量随着传播次数的增加而增加。
（2）特征迁移：
迁移函数：

控制用户在相关域的权重；
是用户在AB域的相同特征；
是用户在特定域的特征。
5.3 预测层
拼接不同层的嵌入向量输出用户与项目交互的概率。

基础知识：

非线性激活函数和变换矩阵会减少模型的参数，导致过拟合。
推荐系统常用两种损失函数：
（1） point-wise：关注预测评分的准确性；
（2） pair-wise：关注排名的准确性。

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