Deep neural network based recommendation systems have achieved great success as information filtering techniques in recent years. However, since model training from scratch requires sufficient data, deep learning-based recommendation methods still face the bottlenecks of insufficient data and computational inefficiency. Meta-learning, as an emerging paradigm that learns to improve the learning efficiency and generalization ability of algorithms, has shown its strength in tackling the data sparsity issue. Recently, a growing number of studies on deep meta-learning based recommenddation systems have emerged for improving the performance under recommendation scenarios where available data is limited, e.g. user cold-start and item cold-start. Therefore, this survey provides a timely and comprehensive overview of current deep meta-learning based recommendation methods. Specifically, we propose a taxonomy to discuss existing methods according to recommendation scenarios, meta-learning techniques, and meta-knowledge representations, which could provide the design space for meta-learning based recommendation methods. For each recommendation scenario, we further discuss technical details about how existing methods apply meta-learning to improve the generalization ability of recommendation models. Finally, we also point out several limitations in current research and highlight some promising directions for future research in this area.


翻译:近年来,深神经网络建议系统由于信息过滤技术而取得了巨大成功,然而,由于从零开始的示范培训需要足够的数据,深学习建议方法仍然面临着数据不足和计算效率低下的瓶颈。元学习作为一种新兴范例,学会提高算法的学习效率和普遍化能力,在解决数据宽广问题方面显示出其力量。最近,对深元学习推荐系统进行了越来越多的研究,以便在现有数据有限的情况下改进建议情景下的绩效,例如,用户冷却启动和项目冷启动。因此,本次调查及时、全面地概述了当前深元学习建议方法。具体地说,我们提议进行分类,根据建议情景、元学习技术和元知识表现来讨论现有方法,为基于元学习的建议方法提供设计空间。关于每项建议情景,我们进一步讨论了现有方法如何应用元学习来提高建议模式的普及能力的技术细节。最后,我们还指出了当前研究中的若干局限性,并强调了这一领域未来研究的一些有希望的方向。

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