CIKM2019：图模型在个性化推荐中的探索与应用

在CIKM2019会议上，一篇名为"Learning and Reasoning on Graph for Recommendation"的论文探讨了如何利用图形模型在推荐系统中的应用。该教程主要分为四个部分： 1. **引言** (Introduction): 开篇首先介绍了推荐系统的普遍性，它在电子商务、内容分享、社交网络、论坛等多个在线服务中发挥着核心作用，强调个性化推荐的重要性。作者指出，随着数据的增长和复杂性的提升，图形方法在提供个性化推荐方面展现出巨大潜力。 2. **初步的推荐系统原理** (Part I: Preliminary of Recommendation, ~40 mins): 这部分概述了推荐系统的基石，包括协同过滤(Collaborative Filtering)的基本模型。它可能涵盖了用户-物品交互的历史分析，以及基于用户行为和偏好来预测潜在兴趣的方法。 3. **随机游走应用于推荐** (Part II: Random Walk for Recommendation, ~20 mins): 本节介绍了如何利用随机游走算法在图结构中进行推荐，这有助于发现用户的潜在兴趣路径，通过节点之间的相似性进行推荐。 4. **网络嵌入与推荐** (Part III: Network Embedding for Recommendation, ~20 mins): 进一步深入，讲解了如何通过将用户和物品映射到低维向量空间，捕捉它们在图中的关系，从而实现更精细的推荐，如Node2Vec等技术。 5. **图神经网络在推荐中的应用** (Part III: Graph Neural Networks for Recommendation, ~100 mins): 这是核心部分，详细讨论了图神经网络(GNN)的理论基础和实际操作。GNN能够处理图的非欧几里得特性，学习节点的表示，并通过邻居节点的信息来改进推荐性能。可能涉及图卷积网络(GCN)、图注意力机制等高级模型。 6. **无处不在的个性化推荐** (Ubiquitous Personalized Recommendation): 作者强调了个性化推荐的广泛适用性，不仅限于广告和产品推荐，还包括图像和视频搜索结果的个性化展示。这反映了推荐技术在当今数字世界中的多元化应用。 通过这些部分，论文展示了如何结合图论、概率模型和深度学习技术来提升推荐系统的准确性和覆盖率，为理解并优化现代推荐系统提供了深入而全面的视角。