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/
