KDD 2020深度解析：自动机器学习与推荐系统的结合进展

1. 自动机器学习（AutoML）概述 自动机器学习（AutoML）是一种技术，旨在简化机器学习流程，自动执行从数据预处理到模型选择和超参数优化等一系列繁琐步骤。AutoML的目标是降低机器学习的门槛，允许数据科学家和非专业人士设计高效和精确的机器学习模型。AutoML技术包括自动化特征工程、模型选择、超参数优化和神经架构搜索等。 2. 推荐系统简介 推荐系统是一种信息过滤技术，用于预测用户对物品（如商品、电影、文章等）的偏好，进而为用户推荐他们可能感兴趣的新物品。推荐系统的应用广泛，涵盖了电子商务、社交媒体、在线广告和内容分发等多个领域。 3. 为什么需要AutoML在推荐系统中？ 随着互联网服务的普及和数据量的爆炸性增长，推荐系统需要处理的数据规模和复杂性不断上升。传统的推荐系统通常依赖于大量的人工调参和模型选择工作，这不仅耗时耗力，而且对于非专家用户来说门槛较高。AutoML技术可以在推荐系统中自动地找到最优的模型配置和参数，提高推荐质量，降低对专业知识的依赖。 4. 自动推荐系统的最新进展 近年来，AutoML技术在推荐系统领域取得了显著进展。研究者们提出了多种自动化推荐系统构建的方法，包括自动特征工程、模型选择和超参数优化算法。此外，基于深度学习的自动推荐系统方法也得到了广泛研究，如使用强化学习进行模型选择和超参数调优，以及利用进化算法来优化推荐系统的结构。 5. 自动图神经网络在推荐系统中的应用 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是处理图结构数据的强大工具，适用于推荐系统中的用户-物品交互数据，这些数据天然具有图的特性。自动图神经网络（AutoGNN）是将AutoML技术应用于GNN的配置和优化，目的是找到最佳的图神经网络架构，以提高推荐系统的性能。AutoGNN技术可以自动地选择合适的消息传递策略、层数、激活函数等，并且能够适应不同推荐任务和数据集的特点。 6. 知识点总结 - AutoML技术简化了机器学习流程，提高了开发效率，降低了对专业知识的依赖。 - 推荐系统是信息过滤技术的一种，广泛应用于多个行业，面临着数据规模和复杂性增长的挑战。 - AutoML在推荐系统中的应用可以提高推荐质量，降低开发难度。 - 自动推荐系统的最新进展包括自动化特征工程、模型选择、超参数优化等多个方面。 - 图神经网络适用于处理具有图结构的推荐系统数据，AutoGNN技术是将AutoML应用于GNN的自动化配置和优化。 这些知识点为我们提供了深入了解自动机器学习和推荐系统领域的最新研究动态和趋势，也为我们实际应用AutoML技术在推荐系统中提供了理论和实践上的参考。在未来的研发工作中，持续关注AutoML和推荐系统领域的发展，特别是AutoGNN等前沿技术的应用，将对于提升推荐系统的性能和用户体验具有重要意义。