嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标

---

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/

也可在公众号后台回复“对比学习”获取ppt

---

欢迎干货投稿 \ 论文宣传 \ 合作交流

推荐阅读

首篇自监督学习推荐系统综述

论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展

WWW2022 | 基于交叉成对排序的无偏推荐算法

由于公众号试行乱序推送，您可能不再准时收到机器学习与推荐算法的推送。为了第一时间收到本号的干货内容， 请将本号设为星标，以及常点文末右下角的“在看”。

喜欢的话点个在看吧👇