最新基于GNN的推荐系统综述(附110篇论文下载链接)

2022 年 2 月 19 日 机器学习与推荐算法

2022.2.13,北大、阿里巴巴联合发表了一篇最新的基于GNN推荐的综述到Arxiv。笔者第一时间下载并阅读,非常系统化,提出了新的GNN推荐的分类体系,并按照推荐系统的方向整理了各个方向上代表性的工作,比如:基于二分图协同过滤的工作包含了家喻户晓的GC-MC,PinSAGE,NGCF,LightGCN等,序列推荐工作包含了SR-GNN、GCE-GNN等,知识图谱推荐包含了KGAT等,还涉及了社交推荐、多模态推荐、CTR预估、捆绑推荐、组推荐、POI推荐等多种多样的场景。

链接:https://arxiv.org/pdf/2011.02260

论文库:https://github.com/wusw14/GNN-in-RS

简介

随着在线信息的爆炸式增长,推荐系统在缓解信息超载问题方面发挥着关键作用。由于推荐系统的重要应用价值,一直有该领域的新兴工作不断涌现。在推荐系统中,主要挑战是从用户的稀疏交互和辅助信息中学习有效的用户/项目表征。最近,由于推荐系统天然具备图结构特性,GNN在推荐系统中自然具备了得天独厚的应用优势。本文章旨在全面回顾最近几年基于 GNN 的推荐系统工作。具体来说,我们提出了一种新的分类体系,主要基于推荐系统使用的信息类型和推荐系统任务类型来划分,此外,我们系统地分析了 GNN 应用于不同领域的挑战,并探讨现有工作是如何解决这些挑战的。最后,我们阐述了关于GNN发展的前瞻性观点,并收集并整理了现有的代表性工作。

本文主要先整理出所有关于GNN的文章,其中,[doc]标识代表有pdf可下载,[code]代表有开源代码,可参见github:https://github.com/wusw14/GNN-in-RS

下回我将分享关于本篇综述的核心内容,敬请期待。

User-item CF

  • Graph convolutional matrix completion (KDD'18) [doc]
  • Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems (KDD'18) [doc]
  • Spectral Collaborative Filtering (RecSys'18) [doc] [code]
  • STAR-GCN: stacked and reconstructed graph convolutional networks for recommender systems (IJCAI'19) [doc][code]
  • Binarized collaborative filtering with distilling graph convolutional networks (IJCAI'19) [doc]
  • Hierarchical representation learning for bipartite graphs (IJCAI'19) [doc]
  • Neural Graph Collaborative Filtering (SIGIR'19) [doc] [code]
  • Multi-graph Convolution Collaborative Filtering (ICDM'19) [doc]
  • Multi-Component Graph Convolutional Collaborative Filtering (arxiv'19) [doc]
  • Inductive Matrix Completion Based on Graph Neural Networks (ICLR'19) [doc][code]
  • Revisiting Graph Based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional Network Approach (AAAI'20) [doc][code]
  • LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation (SIGIR'20) [doc][code]
  • Joint Item Recommendation and Attribute Inference: An Adaptive Graph Convolutional Network Approach (SIGIR'20) [doc]
  • Neighbor Interaction Aware Graph Convolution Networks for Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • Disentangled Graph Collaborative Filtering (SIGIR'20) [doc][code]
  • Multi-behavior Recommendation with Graph Convolutional Networks (SIGIR'20) [doc]
  • Learning to Hash with Graph Neural Networks for Recommender Systems (WWW'20) [doc]
  • Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering (KDD'20) [doc]
  • Deoscillated Graph Collaborative Filtering (arxiv'20) [doc][code]
  • Hierarchical Bipartite Graph Neural Networks: Towards Large-Scale E-commerce Application (ICDE'20) [doc]
  • DisenHAN: Disentangled Heterogeneous Graph Attention Network for Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • Graph Convolution Machine for Context-aware Recommender System (arxiv'20) [doc]
  • GraphSAIL: Graph Structure Aware Incremental Learning for Recommender Systems (CIKM'20) [doc]
  • Stacked Mixed-Order Graph Convolutional Networks for Collaborative Filtering (SDM'20) [doc]
  • Self-supervised graph learning for recommendation (SIGIR'21) [doc]

Sequential recommendation

  • Rethinking the Item Order in Session-based Recommendation with Graph Neural Networks (CIKM'19) [doc]
  • Session-based social recommendation via dynamic graph attention networks (WSDM'19) [doc] [code]
  • Session-based Recommendation with Graph Neural Networks (AAAI'19) [doc] [code]
  • Graph Contextualized Self-Attention Network for Session-based Recommendation (IJCAI'19) [doc]
  • NISER: Normalized Item and Session Representations to Handle Popularity Bias (arxiv'19) [doc]
  • Personalizing Graph Neural Networks with Attention Mechanism for Session-based Recommendation (arxiv'19) [doc] [code]
  • GACOforRec: Session-Based Graph Convolutional Neural Networks Recommendation Model (2019) [doc]
  • Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation (AAAI'20) [doc]
  • Context-Aware Graph Embedding for Session-Based News Recommendation (RecSys'20) [doc]
  • Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders (KDD'20) [doc]
  • Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation (KDD'20) [doc][code]
  • TAGNN: Target Attentive Graph Neural Networks for Session-Based Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • GAG: Global Attributed Graph Neural Network for Streaming Session-based Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • Global Context Enhanced Graph Neural Networks for Session-based Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • Beyond clicks: Modeling multi-relational item graph for session-based target behavior prediction (WWW'20) [doc]
  • Star Graph Neural Networks for Session-based Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • Inter-sequence Enhanced Framework for Personalized Sequential Recommendation (arxiv'20) [doc]
  • DGTN: Dual-channel Graph Transition Network for Session-based Recommendation (arxiv'20) [doc]
  • Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation (AAAI'21) [doc] [code]
  • Temporal Augmented Graph Neural Networks for Session-Based Recommendations (SIGIR'21) [doc] [code]
  • Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer (CIKM'21) [doc]
  • Self-Supervised Graph Co-Training for Session-Based Recommendation (CIKM'21) [doc]
  • Sequence-aware Heterogeneous Graph Neural Collaborative Filtering (SDM'21) [doc]
  • Session-based Recommendation with Hypergraph Attention Networks (SDM'21) [doc]
  • Sequential Recommendation with Graph Neural Networks (SIGIR'21) [doc]
  • Dual Attention Transfer in Session-Based Recommendation with Multi- Dimensional Integration (SIGIR'21) [doc]

Social recommendation

  • Tripartite Heterogeneous Graph Propagation for Large-scale Social Recommendation (2019) [doc]
  • Graph Neural Networks for Social Recommendation (WWW'19) [doc] [code]
  • Dual Graph Attention Networks for Deep Latent Representation of Multifaceted Social Effects in Recommender Systems (WWW'19) [doc] [code]
  • A Neural Influence Diffusion Model for Social Recommendation (SIGIR'19) [doc] [code]
  • Session-based social recommendation via dynamic graph attention networks (WSDM'19) [doc] [code]
  • Graph Attention Networks for Neural Social Recommendation (2019) [doc]
  • Diffnet++: A neural influence and interest diffusion network for social recommendation (TKDE'20) [doc]
  • Enhance Social Recommendation with Adversarial Graph Convolutional Networks (arxiv'20) [doc]
  • Global Context Enhanced Social Recommendation with Hierarchical Graph Neural Networks (ICDM'20) [doc] [code]
  • Temporal Graph Neural Networks for Social Recommendation (ICBD'20) [doc]
  • A deep graph neural network-based mechanism for social recommendations (2020) [doc]
  • Self-Supervised Multi-Channel Hypergraph Convolutional Network for Social Recommendation (WWW'21) [doc]
  • Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation (AAAI'21) [doc]
  • An Efficient and Effective Framework for Session-Based Social Recommendation (WSDM'21) [doc] [code]
  • Social Recommendation with Implicit Social Influence (SIGIR'21) [doc]

Knowledge-graph enhanced recommendation

  • Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems (WWW'19) [doc] [code]
  • Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for Recommender Systems (KDD'19) [doc]
  • KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation (KDD'19) [doc][code]
  • IntentGC: a Scalable Graph Convolution Framework Fusing Heterogeneous Information for Recommendation (KDD'19) [doc]
  • Attentive Knowledge Graph Embedding for Personalized Recommendation (arxiv'19) [doc]
  • An End-to-End Neighborhood-based Interaction Model for Knowledge-enhanced Recommendation (2019) [doc]
  • Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems (CIKM'20) [doc]
  • TGCN: Tag Graph Convolutional Network for Tag-Aware Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • Reinforced Negative Sampling over Knowledge Graph for Recommendation (WWW'20) [doc]
  • Quaternion-Based Knowledge Graph Network for Recommendation (MM'20) [doc]
  • ATBRG: Adaptive Target-Behavior Relational Graph Network for Effective Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • CKAN: Collaborative Knowledge-aware Attentive Network for Recommender Systems (SIGIR'20) [doc] [code]
  • Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous View (SIGIR'20) [doc]
  • HAGERec: hierarchical attention graph convolutional network incorporating knowledge graph for explainable recommendation (KBS'20) [doc]
  • A^2-GCN: An Attribute-aware Attentive GCN Model for Recommendation (arxiv'20) [doc]
  • Knowledge-Enhanced Graph Neural Networks for Sequential Recommendation (2020) [doc]
  • Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation (AAAI'21) [doc] [code]
  • Learning Intents behind Interactions with Knowledge Graph for Recommendation (WWW'21) [doc] [code]

Others

POI Recommendation

  • Learning Graph-Based Geographical Latent Representation for Point-of-Interest Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • STP-UDGAT: Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention Network for Next POI Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • Discovering Collaborative Signals for Next POI Recommendation with Iterative Seq2Graph Augmentation (IJCAI'21) [doc]

Group recommendation

  • GAME: Learning Graphical and Attentive Multi-view Embeddings for Occasional Group Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • Group-Aware Long- and Short-Term Graph Representation Learning for Sequential Group Recommendation (SIGIR'20) [doc]

Bundle recommendation

  • Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks (SIGIR'20) [doc] [code]
  • Hierarchical Fashion Graph Network for Personalized Outfit Recommendation (SIGIR'20) [doc]

Mutimedia Recommendation

  • MMGCN: Multi-Modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-Video (MM'19) [doc]
  • Graph-Refined Convolutional Network for Multimedia Recommendation with Implicit Feedback (MM'20) [doc]
  • Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems (CIKM'20) [doc]

CTR prediction

  • Fi-gnn: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction (CIKM'20) [doc] [code]
  • Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction (KDD'20) [doc]

Remaining

  • Cross-Domain Recommendation via Preference Propagation GraphNet (CIKM'19) [doc]
  • Dressing as a whole: Outfit compatibility learning based on node-wise graph neural networks (WWW'19) [doc] [code]
  • Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation (KDD'19) [doc]
  • Solving Cold Start Problem in Recommendation with Attribute Graph Neural Networks (arxiv'19) [doc]
  • A Dual Heterogeneous Graph Attention Network to Improve Long-Tail Performance for Shop Search in E-Commerce (KDD'20) [doc]
  • Dual Heterogeneous Graph Attention Network to Improve Long-Tail Performance for Shop Search in E-Commerce (KDD'20) [doc]
  • Set-Sequence-Graph - A Multi-View Approach Towards Exploiting Reviews for Recommendation (CIKM'20) [doc]
  • Decoupled Graph Convolution Network for Inferring Substitutable and Complementary Items (CIKM'20) [doc]
  • Cross Domain Recommendation via Bi-directional Transfer Graph Collaborative Filtering Networks (CIKM'20) [doc]
  • GMCM: Graph-based Micro-behavior Conversion Model for Post-click Conversion Rate Estimation (SIGIR'20) [doc]
  • A Heterogeneous Graph Neural Model for Cold-Start Recommendation (SIGIR'20) [doc]
  • Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous View (SIGIR'20) [doc]
  • Basket Recommendation with Multi-Intent Translation Graph Neural Network (ICBD'20) [doc][code]

欢迎干货投稿 \ 论文宣传 \ 合作交流

推荐阅读

2022年最新3篇GNN领域综述!
ICLR2022图神经网络论文集锦
图神经网络适合做推荐系统吗?

由于公众号试行乱序推送,您可能不再准时收到机器学习与推荐算法的推送。为了第一时间收到本号的干货内容, 请将本号设为星标,以及常点文末右下角的“在看”。

喜欢的话点个在看吧👇
登录查看更多
2

相关内容

【清华大学】图神经网络推荐系统综述论文
专知会员服务
77+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月29日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年3月30日
图神经网络综述 (中文版),14页pdf
专知会员服务
331+阅读 · 2020年11月24日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
327+阅读 · 2020年8月10日
必读的7篇 IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
91+阅读 · 2020年1月10日
六篇 CIKM 2019 必读的【图神经网络(GNN)】长文论文
专知会员服务
37+阅读 · 2019年11月3日
基于图的推荐系统进展总结, 共包含11篇文献
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年2月26日
近期推荐系统冷启动顶会论文集锦
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2021年12月22日
综述 | 推荐系统里预训练模型
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月23日
图神经网络+推荐系统的最新进展
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月2日
CIKM2021推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2021年10月20日
Recsys2021 | 推荐系统论文整理与导读
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2021年10月19日
Recsys2021 | 推荐系统论文整理和导读
图与推荐
0+阅读 · 2021年10月7日
KDD2020推荐系统论文聚焦
机器学习与推荐算法
15+阅读 · 2020年6月28日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
37+阅读 · 2021年2月10日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
20+阅读 · 2019年11月23日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
13+阅读 · 2019年3月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年10月17日
VIP会员
相关VIP内容
【清华大学】图神经网络推荐系统综述论文
专知会员服务
77+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月29日
专知会员服务
138+阅读 · 2021年3月30日
图神经网络综述 (中文版),14页pdf
专知会员服务
331+阅读 · 2020年11月24日
基于知识图谱的推荐系统研究综述
专知会员服务
327+阅读 · 2020年8月10日
必读的7篇 IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
91+阅读 · 2020年1月10日
六篇 CIKM 2019 必读的【图神经网络(GNN)】长文论文
专知会员服务
37+阅读 · 2019年11月3日
相关资讯
基于图的推荐系统进展总结, 共包含11篇文献
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年2月26日
近期推荐系统冷启动顶会论文集锦
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2021年12月22日
综述 | 推荐系统里预训练模型
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月23日
图神经网络+推荐系统的最新进展
图与推荐
1+阅读 · 2021年11月2日
CIKM2021推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2021年10月20日
Recsys2021 | 推荐系统论文整理与导读
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2021年10月19日
Recsys2021 | 推荐系统论文整理和导读
图与推荐
0+阅读 · 2021年10月7日
KDD2020推荐系统论文聚焦
机器学习与推荐算法
15+阅读 · 2020年6月28日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员