今天跟大家分享一个即将在WWW2022会议上进行
基于对比学习的推荐系统的Tutorials
,该教程来自于昆士兰大学团队。其首先对推荐系统的研究背景与发展历史进行简述,然后介绍了对比学习与基于对比学习的推荐系统的相关定义,随后总结了经典的数据增强技术,
随后重点讲述了基于对比学习的推荐系统的分类,即对比式、生成式、预测式以及混合式,
然后介绍了一个全新的
自监督推荐系统开源库SELFREC
,该库实现了超10种经典的自监督学习推荐算法。最后,作者介绍了当前研究的局限性以及未来展望。欢迎大家关注!
Tutorials网址:https://ssl-recsys.github.io/
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