推荐系统（RS）在当今的互联网时代扮演着至关重要的角色，它能够帮助用户发现新的和他们可能感兴趣的商品或服务。推荐系统被广泛应用于电商平台、在线视频流媒体服务、社交媒体网络以及个性化新闻聚合器等多个领域。公司和技术巨头们依赖推荐系统来增加用户参与度、提升销售额和改善用户体验。然而，尽管推荐系统在实际操作中取得了一定的成功，但它们仍然面临着数据噪声和数据稀疏性的两大挑战。
数据噪声是指推荐系统中的数据由于各种原因而不准确或具有误导性，可能包括不完整、过时或错误的数据。这些噪声数据会影响推荐系统的性能，导致向用户推荐不相关或不准确的内容。数据稀疏性问题则源于用户与商品间的交互记录非常有限，尤其是新商品或新用户。这种稀疏的用户-商品交互矩阵使得推荐系统难以准确捕捉用户的真实偏好。
生成式对抗网络（GAN）是一种由对抗的两部分组成的深度学习模型，包括一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能接近真实数据分布的假数据，而判别器的目标是区分真实数据和假数据。通过这样的对抗训练，GAN可以学习到复杂的真实数据分布，并具有生成逼真数据样本的能力。
最近几年，GAN因其学习复杂现实数据分布的巨大潜力，在许多领域得到了广泛的关注。在推荐系统领域，GAN为解决数据噪声和数据稀疏性问题提供了新的手段。通过对抗性学习，数据噪声问题可以通过添加对抗扰动或强制判别器区分有信息量和无信息量的数据样本来处理。至于数据稀疏性问题的缓解，基于GAN的模型能够复制用户-物品交互的真实分布，并扩展可用数据集。
文章对基于生成式对抗网络的推荐系统模型进行了回顾，并从问题驱动的视角对这些研究进行了组织。特别地，作者提出了这些模型的一个分类体系，并详细描述了各自的优缺点。文章还详细阐述了当前研究中的一些开放性问题，并拓展了基于GAN的推荐系统当前的趋势。
文章的引言部分介绍了互联网技术的快速发展如何导致了互联网上数据的指数级增长。由于信息过载，每个互联网用户都持续地被大量的信息所淹没。在这种情况下，推荐系统变得尤为重要，它们能够帮助用户过滤和发现对他们有用的内容。
随着数据量的增长，推荐系统的一个重要挑战是确保所使用的数据质量。数据噪声会干扰推荐算法的学习过程，从而影响推荐结果的相关性和准确性。此外，数据稀疏性问题进一步限制了推荐系统学习用户兴趣的能力，尤其是在用户行为记录较少的场景下。
生成式对抗网络的出现为处理这些挑战提供了新的思路。通过模拟生成和识别数据的过程，GAN有助于提高数据的质量，从而提升推荐系统的性能。GAN中的生成器可以学习产生真实的用户偏好数据，而判别器则可以识别数据中的噪声和模式，帮助清洗和优化数据集。
文章中提到，尽管GAN在推荐系统中有着广阔的应用前景，但还存在一些未解决的问题和挑战。例如，如何设计更有效的GAN架构来提高学习效率和稳定性能，以及如何在高维稀疏数据上更有效地应用GAN等。
在展望未来趋势时，文章强调了继续研究如何将GAN与现有推荐系统融合的重要性，以及对新算法进行深入研究以进一步提高推荐质量。此外，研究者还需关注GAN在不同类型数据集上的适用性，以及如何处理和解释由GAN生成的复杂数据分布。
文章最后强调，随着机器学习和数据挖掘技术的不断进步，基于生成式对抗网络的推荐系统有望在解决数据噪声和稀疏性问题方面发挥更大的作用，为用户提供更加个性化和精准的推荐服务。
