论文标题：Graph contrastive learning view construction methods in recommender systems: a survey

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Zhihang YI, Hairong WANG, Fangping CHEN, Zhaojing XU, Jianling YANG

发表时间：10 Apr 2025

DOI：10.1007/s11704-025-50044-5

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引用格式：

Zhihang YI, Hairong WANG, Fangping CHEN, Zhaojing XU, Jianling YANG. Graph contrastive learning view construction methods in recommender systems: a survey. Front. Comput. Sci., 2026, 20(7): 2007338

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问题概述

针对推荐系统中图对比学习方法的视图构建问题，北方民族大学王海荣教授团队撰写了综述论文：推荐系统中的图对比学习视图构建方法综述。

文章旨在对现有的图对比学习推荐方法进行综述，深入分析各类工作的优缺点，并给出该领域未来的研究方向。

技术步骤

文章提出了一个统一框架，将现有方法分为三类：结构生成、特征生成和模态生成。在此基础上，讨论了各类图对比学习推荐模型的视图构建方法。

实验结果

在三个公开数据集（Yelp、iFashion、Tiktok）上的实验结果证实了不同视图生成策略在推荐过程中的有效性。结合知识图谱或模态对比学习的方法在稀疏数据场景下表现更优。未来研究方向包括平衡视图生成策略、处理噪声数据、改进负样本采样以及结合大语言模型增强推荐系统的语义理解能力。

期刊简介

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办，南京大学支持，SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华院士，执行主编为周昆教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐B类期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；两次入选“中国科技期刊卓越行动计划”（一期梯队、二期领军）。