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部分公式、图表和排版等显示可能异常,可在个人公众号(码农的科研笔记)进行全文免费阅读。

【2021/推荐/社交网络】Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation


原文:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467340

源码:[伯乐 SEPT]、https://github.com/Coder-Yu/QRec

讲解:地址一

1 动机

默认推荐系统存在广泛的同质性,这意味着相似的用户往往倾向于偏好相似的内容。因此,通过聚合邻近节点的信息来增强中心节点的信息是有益的,以提高推荐系统的性能。为了实现这一目标,作者提出了利用用户的社交信息来增强用户数据视图的方法。此外,作者还考虑了当前推荐系统中的自监督学习(SSL)方法,即通过节点/边移除的干扰来增强数据视图,从而从不同的视图进行对比学习,得到更好的表征。

2 方法

所提方法框图

本文所提框架是一种 tri-training࿰

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