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本文关注5月14日的推荐系统部分。主要内容是截图slides，并附注一些讲解内容。比我之前写cs224w和李宏毅的笔记会简略很多，在图中不言自明的内容我就不另附介绍了。

文章目录

浅谈推荐系统当前热点与趋势
Session 1：Recommendation（推荐系统）
- 1. 推荐系统中联合多方曝光度的公平性信息
- 2. 关于归纳式的协同过滤任务
- - 1. Background and Motivation
  - 2. Inductive Module for Collaborative Filtering
  - 3. Experimental Results
  - 4. Conclusions
- 3. User-controllable Recommendation Against Filter Bubbles
- 4. 会话推荐价格
- 5. 三选一MMO模型优化总结
- 6. 评论数据感知，图对比学习
- 7. Session-based recommendation
- 7. 为跨域推荐学习解耦表示
- 8. 序列推荐
- 9. 信息选择增强序列推荐
- 10. 一个可以持续提升的推荐框架
- 11. 知识感知的推荐系统
- - Background
  - 模型介绍
  - 实验结果
  - 结论
- 12. 以用户为中心的对话推荐
- - 研究背景
  - 技术方案
  - 实验效果
- 13. 医生推荐

浅谈推荐系统当前热点与趋势

主讲人：武汉大学李晨亮
我估计老师是双屏，一直在转头看提纲哈哈哈哈哈！

本次演讲所涵盖的2022年论文主要包括几大顶会中当时已经出来的会议的论文。

这是在unigram和bigram上的词云分析

（数据是只基于论文标题做的）

工业界关注多任务可能是因为实际场景中会有更多行为，所以需要建模多任务

主讲人的联系方式：cllee@whu.edu.cn

Session 1：Recommendation（推荐系统）

1. 推荐系统中联合多方曝光度的公平性信息

论文：Joint Multisided Exposure Fairness for Recommendation
主讲人：麦吉尔大学吴昊伦

传统的multi-stakeholders的工作一般就只是对两方分别建模然后加起来

multisided problem：多边问题

GG-F就是motivation中提到的范式

IG-F和GI-F都可以看作本文提出的GG-F的定义，因此GG-F更general

2. 关于归纳式的协同过滤任务

论文：INMO: A Model-Agnostic and Scalable Module for Inductive Collaborative Filtering
主讲人：计算所伍云帆

1. Background and Motivation

2. Inductive Module for Collaborative Filtering

购买过相同模板商品的用户，认为是相似用户

MF矩阵分解

3. Experimental Results

4. Conclusions

3. User-controllable Recommendation Against Filter Bubbles

论文：User-controllable Recommendation Against Filter Bubbles
主讲人：新加坡国立大学王文杰

calibration指的是让当前分布与历史分布尽可能一样，以免bias amplification

因为这个模型要求用户进行交互，所以在数据集上做了一些simulation

问题：这个做法跟事后的reranking有什么区别？
主讲人回答：用与control冲突的历史做调整，可以用reranking实现但是需要考虑一些outdated影响（其实我没听懂这啥意思）实验结果也有所对比，证明了该方法的有效性。

4. 会话推荐价格

论文：Price DOES Matter! Modeling Price and Interest Preferences in Session-based Recommendation
主讲人：大连理工大学张晓堃

最后用二者计算商品被购买的概率

问：什么是超图？
主讲人回答：一般的图中一条边只能连接2个节点，超图中一条边可以连接任意个节点。

5. 三选一MMO模型优化总结

阿里巴巴蚂蚁金服堂剑曾冠奇
跟学术界的不一样，这是工业界已经做好的东西（20年10月做的）

连环动作不好建模
高点击低转化属于骗点击的场景，要打击
这个异构专家网络没有在论文里面写，因为一篇论文只能写一个点。
理念是三个臭皮匠顶个诸葛亮。
这个讲者说当时他们没时间写这个内容了，结果被另一篇论文发了：

不线性相关。

这部分讲了业务上强制排单（这块我没太听懂）
问题：这样和只优化CVR的区别？答：只优化CVR，由于这三个不线性相关……（然后的我没太听懂）

6. 评论数据感知，图对比学习

合肥工业大学帅杰

缓解数据稀疏问题
引入Target review：增强交互建模。是和预测的评分相对应的那条评论。只在训练阶段有，测试阶段没有（应该是因为还没买，所以肯定没有评论）。有些工作在训练阶段通过正则化学习目标评论的表征。

使不同邻居得到的节点表征相似：提高鲁棒性

问题：评论对推荐会有可解释性，做了没？答：没做，是个好方向。

7. Session-based recommendation

武大赖思奇
预测用户的下一个交互对象
传统的session-based方法忽略了其他信息导致了数据稀疏性的问题
SSL：self-supervised learning

换了个随机种子产生新的mirror graph

Ablation study：

一个超参

7. 为跨域推荐学习解耦表示

信工所博士曹江峡

跨域推荐需要有重叠信息，这里是用户重叠的场景
右边两个是两种思路。①迁移学习：用户偏好有些领域共有、有些领域特有（这些迁移会带来噪声，负迁移）。为了迁移领域共有的偏好→提出②的解耦学习范式
变分二部图编码器
不用画出UIU或IUI的元路径，而能直接保持二部图的原始结构

图3是basecase：都被领域特有建模了，导致领域共有没有迁移能力了

8. 序列推荐

武汉大学硕士田雨

预测下一个时间步点击item的概率（有多少兴趣）

认为原始胶囊网络缺少时序信息，用BiLSTM实现时序信息增强

micro-video是来自快手的真实数据集，后面两个是亚马逊的

效果比2个低了一些：那两个用了时间特征

9. 信息选择增强序列推荐

北邮李凯元

序列推荐：用户交互数据稀疏
当前主流做法：引入异构信息（知识图谱等）。问题：也会引入噪音，损失数据信号，负协同问题
左图：整条是全模型的表现，粉色是与GRU4Rec的交集
本文主要目标：如何选择辅助信息？

多智能体的马尔科夫决策过程
reward：和推荐系统的收益相关

i1i_1i1-iti_tit→hhh：初始的用户历史表达
→模态的选择（c1→nc_{1\rightarrow n}c1→n是不同模态的信息）
交叉熵
off-policy
mean pooling
Q值计算：DQN Q mix网络→生成整体Q值

证明了减少负迁移现象

vtk分别代表文本图片KG3种模态

10. 一个可以持续提升的推荐框架

华为诺亚蔡国豪

混排
精排：模型更新的范式（批次/在线更新），利用扔掉的模型→设计自己学习

11. 知识感知的推荐系统

华中科技大学邹定

Background

有监督学习的问题：稀疏，嵌入相似
自监督/对比学习

模型介绍

图view的生成和编码（适应性编码），local level（拆知识图谱为2个view）结合做图对比学习，将local level和global level（结构view）结合做图对比学习

实验结果

结论

12. 以用户为中心的对话推荐

中科院计算所李硕凯

研究背景

技术方案

相似度

基于对比学习设计预训练损失函数

实验效果

13. 医生推荐

香港理工大学鹿晓鑫

匿名提问，所以没有患者记录（历史数据）

self-learning task：解决style gap的问题

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