“关于基于自编码网络的推荐系统”这个课题在国内外的研究现状

基于自编码网络的推荐系统是近年来推荐系统领域的研究热点之一。目前国内外都有很多研究者在这个方向上展开了深入的研究，以下是一些代表性的研究成果：

1. 2016年，Google研究团队提出了一种基于自编码器（Autoencoder）的推荐系统模型：Wide & Deep Learning，该模型将深度神经网络与广义线性模型相结合，以解决推荐系统中的稀疏性和冷启动问题。

2. 2017年，瑞士苏黎世联邦理工学院的研究者提出了一种基于变分自编码器（Variational Autoencoder）的推荐系统模型：Multi-VAE，该模型通过引入隐变量的方式，可以更好地处理推荐系统中的多样性问题。

3. 2018年，阿里巴巴的研究团队提出了一种基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的推荐系统模型：GANRec，该模型通过引入对抗训练的方式，可以更好地处理推荐系统中的长尾问题。

4. 2019年，中国科学技术大学的研究者提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）的推荐系统模型：GCN-VAE，该模型通过利用用户和物品之间的关系图，可以更好地挖掘用户和物品之间的潜在关系。

综上所述，基于自编码网络的推荐系统是一个非常活跃的研究领域，未来还有很多有意义的探索和研究。