基於拓撲感知的簡化複雜度流行度去偏差方法

Q: 如何將 TSP 方法應用於其他類型的推薦系統，例如基於內容的推薦系統或基於知識圖譜的推薦系統？

TSP 方法的核心思想是利用簡化複雜體捕捉高階關係，並通過在簡化複雜體上的訊息傳遞來學習更公平的節點表示。這種思想可以應用於其他類型的推薦系統，以下是一些思路： 基於內容的推薦系統： 可以將物品的內容特徵用於構建簡化複雜體。例如，可以將具有相似主題、關鍵詞或風格的物品連接起來形成高階結構。然後，可以使用 TSP 方法在這個簡化複雜體上進行訊息傳遞，學習更全面的物品表示，從而提高推薦的準確性和多樣性。 基於知識圖譜的推薦系統： 知識圖譜本身就是一種高階異構圖，可以被視為一種簡化複雜體。可以直接在知識圖譜上應用 TSP 方法，利用實體之間的多跳關係來學習更豐富的用戶和物品表示。例如，可以將用戶與他們互動過的物品、物品所屬的類別、以及類別之間的關係等信息整合到簡化複雜體中，並利用 TSP 方法學習更精確的用戶偏好表示。 需要注意的是，TSP 方法在應用於其他推薦系統時，需要根據具體問題進行適當的調整。例如，需要設計合適的簡化複雜體構建方法，以及選擇合適的訊息傳遞機制。

Q: 如果數據集中存在其他類型的偏差，例如位置偏差或時間偏差，TSP 方法是否仍然有效？

TSP 方法主要針對流行度偏差設計，其通過平衡圖拓撲結構和利用高階關係來減輕流行物品對模型訓練的影響。對於其他類型的偏差，例如位置偏差或時間偏差，TSP 方法的效果可能有限。 位置偏差： TSP 方法沒有明確考慮用戶和物品的位置信息，因此無法直接解決位置偏差問題。 時間偏差： TSP 方法也沒有考慮用戶偏好隨時間的變化，因此無法直接解決時間偏差問題。 要解決這些問題，可以考慮將 TSP 方法與其他針對特定偏差設計的方法相結合。例如： 針對位置偏差： 可以將用戶和物品的位置信息融入到簡化複雜體的構建過程中，或者在訊息傳遞過程中加入位置信息。 針對時間偏差： 可以將時間信息作為用戶和物品的動態屬性，或者在模型訓練過程中加入時間衰減因子。 總之，TSP 方法本身並不能解決所有類型的偏差問題，但可以作為一個通用的框架，與其他方法結合來解決更複雜的推薦系統偏差問題。

Q: 如何設計一種能夠自動學習最佳簡化複雜度階數的 TSP 模型，以避免人工調參？

目前 TSP 模型需要人工設定簡化複雜體的階數 (K)，這需要一定的經驗和調參成本。為了自動學習最佳的 K 值，可以考慮以下幾種方法： 基於驗證集的搜索： 可以設定一個 K 值的搜索範圍，並使用驗證集上的性能指標 (例如 Recall@K) 來選擇最佳的 K 值。 基於元學習的方法： 可以將 K 值視為一個超參數，並使用元學習的方法來學習一個可以預測最佳 K 值的模型。 動態調整 K 值： 可以設計一種動態調整 K 值的機制，例如根據數據集的稀疏程度或模型訓練的階段來調整 K 值。 以下是一種可能的動態調整 K 值的思路： 初始化階段： 使用較小的 K 值，例如 K=2 或 K=3，以減少計算量。 訓練過程中： 根據模型在驗證集上的性能表現，逐步增加 K 值。 收斂階段： 當模型性能不再提升時，停止增加 K 值。 通過自動學習最佳的簡化複雜度階數，可以避免人工調參的繁瑣，並提高 TSP 模型的效率和性能。

核心概念

本文提出了一種名為測試時間簡化傳播（TSP）的新型拓撲感知流行度去偏差框架，通過結合簡化複雜度來增強圖神經網路的表達能力，從而減輕推薦系統中的流行度偏差，尤其提升對長尾項目的推薦效果。

摘要