推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法（三）
图结构上的数据扩充由于以下特定特征，直接在基于图的推荐中采用CV和NLP任务中的数据增强是不可行的。用户和物品的特征是离散的，如one-hot ID等分类变量。因此，图像上的增强操作，如随机裁剪、旋转或模糊，是不适用的。更重要的是，与将每个数据实例视为独立的CV和NLP任务不同，交互图中的用户和项目本质上是相互连接和依赖的。因此，我们需要为基于图的推荐定制新的增强运算符。二部图建立在观察到的用户....
推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法（二）
构建超图超图，它推广了边的概念，使其连接到两个以上的节点，为建模用户之间复杂的高阶关系提供了一种自然的方法。作者通过统一形成特定三角形关系的节点来构造超图，这些三角关系是一组精心设计的具有底层语义的三角主题的实例，如下图所示：从左到右为图M1 ~ M10，我们根据其隐含的语义将其分为三组。M1~M7概括了显性社交网络中所有可能的三角关系，并描述了高阶社交连接，比如“有一个共同的朋友”，我们称之为....
推荐系统中不得不学的对比学习（Contrastive Learning）方法（一）
大家好，我是对白。今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的Contrastive Learning方法，近年来Contrastive Learning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。我想大家将对比学习与推荐系统结合主要有以下四个原因：一、是因为数据的稀疏性。众所周知，在推荐系统中有点击的数据是非常少的，可能系统推荐了十篇文章，用户只点击了一篇文章，因此我们可以通过自监督....
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