清华最新《图神经网络推荐系统》综述论文

推荐系统是当今互联网上最重要的信息服务之一。近年来，图神经网络已成为推荐系统的新技术。在这个调研中，我们对基于图神经网络的推荐系统的文献进行了全面的回顾。我们首先介绍了推荐系统和图神经网络的背景和发展历史。对于推荐系统，一般来说，现有工作的分类分为四个方面: 阶段、场景、目标和应用。对于图神经网络，现有的方法包括谱模型和空间模型两大类。 推荐系统在当今互联网环境中起着至关重要的作用，它们能够根据用户的行为和偏好为用户提供个性化的内容。随着大数据和人工智能技术的发展，图神经网络（GNN）已经逐渐成为推荐系统的新一代核心技术。这篇由清华大学和中国科学技术大学的研究人员共同完成的综述论文——"Graph Neural Networks for Recommender Systems: Challenges, Methods, and Directions"深入探讨了如何利用GNN来改进推荐系统的性能。 论文回顾了推荐系统和图神经网络的历史与背景。推荐系统按照其发展阶段、应用场景、目标和应用可以分为不同的类别。早期的推荐系统主要依赖于协同过滤和内容过滤，而随着计算能力的增强和数据量的增加，深度学习和GNN逐渐成为主流。 图神经网络是一种能够处理非结构化数据的强大工具，特别适合捕捉数据中的复杂关系。GNN分为谱模型和空间模型两类。谱模型基于图的频谱理论，通过拉普拉斯矩阵进行信息传播；空间模型则直接在图的顶点间进行信息传递，更符合实际网络的局部交互特性。 论文指出，将GNN应用于推荐系统的主要动机在于：一是高阶连接性，GNN能捕捉用户与物品间的多阶关系；二是数据的结构属性，如用户行为序列、社交网络等可以被建模为图结构；三是增强监督信号，GNN可以整合多源信息，提高模型的预测能力。 然而，GNN在推荐系统中应用也面临挑战，如图构建的复杂性、节点嵌入的传播与聚合策略、模型优化的难度以及计算效率问题。论文对这些问题进行了系统分析，并详细介绍了现有的解决方案和工作进展。 作者们根据上述分类对现有的GNN推荐系统工作进行了全面梳理，涵盖了图构建、嵌入表示学习、模型训练和优化等多个方面。此外，他们还讨论了该领域开放的问题，如图稀疏性、冷启动问题、可解释性以及隐私保护，提出了未来可能的研究方向。 这篇论文为理解GNN在推荐系统中的应用提供了详尽的视角，对于研究人员和工程师来说，它是一个宝贵的资源，可以帮助他们更好地利用图神经网络解决推荐系统中的复杂问题。通过访问https://github.com/tsinghua-fib-lab/GNN-Recommender-Systems，读者可以找到文中提到的代表性论文和代码库，进一步深入研究。