Journal of Chinese Computer Systems（2022）

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Abstract

生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)是一种融合了生成学习和对抗学习的无监督学习方法,以零和博弈作为核心思想,其组件通过互相对抗不断地提升模型效果.将GAN模型融入到推荐领域中,可有效缓解数据稀疏性问题,提高推荐效果.本文从模型输入的是隐式反馈信息或显式反馈信息两个方面对基于GAN的个性化推荐模型进行了分析;探讨了基于GAN的个性化推荐研究已取得的相关成果,指出了现有GAN推荐研究在稳定性较差、缺少通用优化方法、模型复杂度较高、缺少通用评测指标等方面的不足;并从提高模型稳定性、缓解数据稀疏性、融合多场景、融入图神经网络等方面对GAN推荐的未来发展性方向进行了展望.

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生成对抗网络及其个性化推荐研究