喻园管理论坛2024年第80期(总第1012期)

演讲主题:多视角图对比学习方法研究及其在推荐系统中的应用

主 讲 人:寇纲 西南财经大学教授

主 持 人:王红卫 管理系统工程研究中心主任、教授

活动时间:2024年10月8日（周二）10：30-12:00

活动地点:管院大楼119室

主讲人简介：

寇纲，教授，博士生导师。现任全国政协委员、湘江实验室副主任、西南财经大学大数据研究院院长、国家级人才计划入选者、全国MBA教育指导委员会委员、国务院享受政府特殊津贴专家。主持多项国家社科基金重大项目、国家自科基金重点国际合作项目。共发表论文100余篇，过去5年被他引万余次；多次荣获教育部自然科学一等奖，人文社科一等奖等奖励。

活动简介：

在数字化时代，推荐系统作为用户与信息的桥梁，在信息过滤和检索中发挥着不可替代的作用。它们在社交网络、电子商务以及新闻推荐等多个场景中不仅极大地提升了用户体验，也创造了巨大的经济和社会效益。传统推荐系统主要依赖于对用户与物品历史交互数据的建模，这导致交互数据的稀缺和冷启动问题成为制约推荐准确性和可靠性的主要瓶颈之一。为突破这一限制，引入额外的辅助信号，如社交网络信息、物品属性等，成为了提升推荐系统性能的有效途径。本文首先提出了一种多视角图对比表示学习方法，该方法采用自监督的框架，通过自适应地融合属性视角和结构视角，显著提升了图对比学习的节点表示能力。为解决推荐交互数据稀疏的问题，我们将用户社交网络和物品属性相似网络作为历史交互数据的辅助视角，利用多视角图对比表示学习有效整合多视角信息，从而提升推荐系统的性能和准确性。 此外，针对推荐系统中的冷启动问题，我们提出了一种基于内容增强的在线知识蒸馏方法。该方法将物品的特征信号与协同过滤信号视作互补的信息源，通过跨模块的知识迁移，有效提升了新物品推荐的准确性。我们在多个真实公开数据集上进行了广泛的实验，实验结果验证了所提方法的有效性和优越性。