IJCAI-2021会议报告：推荐系统与AutoML的新进展

资源摘要信息:"IJCAI-2021 会议报告PPT：推荐系统的进展" 知识点详细说明： 一、自动机器学习（AutoML）简介 自动机器学习（AutoML）是机器学习领域的新兴研究方向，旨在通过自动化的方法降低机器学习模型设计和使用的门槛。在传统的机器学习过程中，数据科学家需要手动进行特征工程、模型选择、超参数调优等一系列复杂的过程，这不仅需要深厚的专业知识和经验，而且耗时耗力。AutoML的出现，使得非专业人士也能通过自动化工具快速高效地构建和部署机器学习模型。 AutoML包括了多个关键组成部分，例如自动特征工程、模型选择和集成、超参数优化等。它依托于机器学习算法的自动搜索和优化技术，可以极大地提高模型开发的效率和效能。 二、为什么在推荐系统（RecSys）中需要AutoML以及最新进展 推荐系统旨在为用户提供个性化的内容、商品或服务推荐，广泛应用于电商、社交媒体、在线广告等领域。随着数据量的爆炸性增长和用户需求的多样化，传统的推荐系统面临挑战，如需要处理大规模异构数据、高度动态的用户行为等。 在推荐系统中引入AutoML的原因主要有以下几点： 1. 处理复杂性：推荐系统面临的特征空间复杂，需要自动化的工具来优化模型性能。 2. 提高效率：推荐系统的数据更新快，需要快速迭代和部署新模型。 3. 降低门槛：让非专业人士也能开发高性能的推荐模型。 AutoML在推荐系统的最新进展体现在以下几个方面： 1. 自动化特征工程：包括自动选择和生成用于推荐的特征。 2. 模型选择和优化：使用自动搜索技术寻找最优的推荐算法和模型结构。 3. 超参数优化：自动寻找最佳超参数，提高推荐系统的准确性和鲁棒性。 4. 端到端系统构建：从数据预处理到模型评估的全链路自动化。 三、RecSys的自动图神经网络 图神经网络（GNN）是近年来迅速崛起的一类用于处理图结构数据的深度学习方法。在推荐系统中，用户和物品可以形成用户-物品交互图，这种图结构为捕捉复杂的用户偏好和物品关系提供了新的可能性。 自动图神经网络在推荐系统中的应用，意味着可以从图数据中自动学习到高层次的用户和物品表示。这种表示能力对于提升推荐系统的性能至关重要，尤其是在处理复杂关系和动态交互时。 自动图神经网络在推荐系统中的最新进展包括： 1. 自动图结构学习：自动发现数据中的图结构，以更好地捕捉用户行为模式。 2. 图神经网络架构搜索：自动搜索高效的图神经网络结构，以适应不同的推荐场景。 3. 结合AutoML技术：利用自动化技术优化图神经网络的训练和推理过程。 四、自动知识图嵌入 知识图谱在推荐系统中扮演着重要的角色，它能够提供丰富的结构化信息，帮助模型更好地理解用户的偏好和物品的属性。知识图嵌入是将知识图谱中的实体和关系转换为低维向量表示的过程，这些向量表示可以被推荐系统进一步利用。 自动知识图嵌入在推荐系统中的应用主要是自动发现和学习这些嵌入表示的过程。这包括： 1. 自动嵌入学习：自动从数据中学习知识图谱的嵌入表示。 2. 嵌入空间优化：自动优化嵌入空间，提高知识表示的质量。 3. 结合推荐模型：将知识图嵌入技术与推荐模型相结合，提升推荐的准确性和解释性。 总结：IJCAI-2021会议报告PPT中关于推荐系统进展的内容，展示了AutoML在提升推荐系统性能和自动化程度方面的前沿研究和最新成果。从自动化特征工程到图神经网络，再到知识图嵌入，AutoML为推荐系统带来了革命性的变化，使其能够更智能、更高效地处理复杂数据，并提供更精准的个性化推荐。