题 目：Hyperbolic Graph Learning for Social Recommendation.
作 者：Yonghui Yang, Le Wu*, Kun Zhang, Richang Hong, Hailin Zhou, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Meng Wang
简 介：该研究提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型（HGSR），通过利用双曲空间来解决欧几里得空间在表示社交网络时存在的结构失真问题。通过预训练双曲社交嵌入来保留社交网络的层次结构特性，并将这些嵌入作为用户偏好学习的附加特征输入，结合显式的异质图学习和隐式特征增强，有效应对社交推荐中的异质性和社交噪声问题。实验证明该模型相对于当前最先进的基线方法具有更好的性能。
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