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【2021/推荐/社交网络】Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation
原文：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467340
源码：[伯乐 SEPT]、https://github.com/Coder-Yu/QRec
讲解：地址一
1 动机
默认推荐系统存在广泛的同质性，这意味着相似的用户往往倾向于偏好相似的内容。因此，通过聚合邻近节点的信息来增强中心节点的信息是有益的，以提高推荐系统的性能。为了实现这一目标，作者提出了利用用户的社交信息来增强用户数据视图的方法。此外，作者还考虑了当前推荐系统中的自监督学习（SSL）方法，即通过节点/边移除的干扰来增强数据视图，从而从不同的视图进行对比学习，得到更好的表征。
2 方法
本文所提框架是一种 tri-training