代码：https://github.com/Scofield666/MBSSL论文：https://arxiv.org/pdf/2305.18238.pdf在论文阅读中我会根据自己以往的阅读经历和自己的一些工作进行总结（才疏学浅）~至于为什么要写这个论文阅读文章，也是因为总结学到的东西，总好过匆匆看完一篇论文。在此之后我会不定期更新关于推荐的各大顶会论文的阅读笔记（更多是多行为推荐）。这篇论文的代码阅读也写完了，可以搭配一起看，地址：代码阅读:SIGIR2023Multi-behaviorSelf-supervisedLearningforRecommendation_推荐系统YYDS的博客-

DiffusionRecommenderModel论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.04971        本文涉及大量贝叶斯概率、变分推理（VI）和扩散模型的应用，为了更好地理解本文，可以先阅读以下文章：https://arxiv.org/abs/1312.6114 （VAE的开山之作）VariationalAutoencodersforCollaborativeFiltering|Proceedingsofthe2018WorldWideWebConference（VAE在推荐中的经典应用） https://arxiv.org/abs/2208.11970 

【论文阅读】23_SIGIR_DisentangledContrastiveCollaborativeFiltering（分离对比协同过滤）文章目录【论文阅读】23_SIGIR_DisentangledContrastiveCollaborativeFiltering（分离对比协同过滤）1.来源2.介绍3.模型方法3.1分解的意图表示3.1.1建模潜在的意图因素3.1.2具有全局上下文的多意图表示3.2分离对比学习3.2.1解纠缠数据增强3.2.2对比学习3.3模型分析4.实验4.1数据集4.2评估指标和实验设置4.3实验结果（大表）5.总结1.来源2023—SIGIR论文地址code地址2.