提升負面反饋導引對比學習的序列音樂推薦

核心概念

通過建模負面用戶反饋(即跳過)來提高序列音樂推薦的性能。

摘要

本研究旨在利用聆聽會話中存在的隱式和顯式偏好信號,學習強大的序列推薦概要。我們研究了學習會話級別信息以及通過對比學習任務納入用戶反饋的影響。我們考慮了受CNN、RNN和transformer架構啟發的SoTA方法,並通過我們的擴展為所有架構展示了一致的改進。

我們提出了一個序列感知對比任務,用於規範學習的項目嵌入向量,以鼓勵系統將真正的下一個正面項目結構得更接近,而將跳過的曲目結構得更遠離。這直接影響了使用K最近鄰搜索進行下一個項目推薦的排名,同時也提高了真正下一個項目的排名。

在三個音樂推薦數據集上的實驗表明,隨著負面樣本數量的增加,我們的方法能夠更好地利用負面反饋來學習有效的會話級表示。我們一致地在下一個項目命中率、項目排名和跳過降級方面獲得了性能提升。

統計資料

在MSSD數據集上,我們的方法在HR@1、HR@5、HR@10、HR@20和MAP@10指標上分別提高了9%、35%、25%、18%和99%。
在LFM-2B數據集上,我們的方法在HR@1、HR@5、HR@10、HR@20和MAP@10指標上分別提高了16%、9%、10%、8%和16%。
在LFM-1K數據集上,我們的方法在HR@1、HR@5、HR@10、HR@20和MAP@10指標上分別提高了25%、11%、11%、5%和31%。

引述

"通過建模負面用戶反饋(即跳過)來提高序列音樂推薦的性能。"
"我們提出了一個序列感知對比任務,用於規範學習的項目嵌入向量,以鼓勵系統將真正的下一個正面項目結構得更接近,而將跳過的曲目結構得更遠離。"
"在三個音樂推薦數據集上的實驗表明,隨著負面樣本數量的增加,我們的方法能夠更好地利用負面反饋來學習有效的會話級表示。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Enhancing Sequential Music Recommendation with Negative Feedback-informed Contrastive Learning

by Pavan Seshad... 於 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07367.pdf

深入探究

如何進一步利用用戶的顯式反饋(如點讚/點踩)來改善序列音樂推薦?

為了進一步利用用戶的顯式反饋（如點讚和點踩）來改善序列音樂推薦系統，可以考慮以下幾個策略：

整合顯式反饋與隱式反饋：將用戶的顯式反饋（如點讚/點踩）與隱式反饋（如播放次數、跳過次數）結合，形成一個更全面的用戶偏好模型。這樣可以更準確地捕捉用戶的音樂喜好，並在推薦過程中考慮這些反饋。

強化學習模型：利用強化學習技術，根據用戶的顯式反饋來調整推薦策略。當用戶對某首歌曲點讚時，系統可以增加類似歌曲的推薦概率；相反，對於點踩的歌曲，系統則應降低類似歌曲的推薦概率。

情境感知推薦：根據用戶的當前情境（如時間、地點、活動類型）來調整顯式反饋的權重。例如，在健身時用戶可能更傾向於快節奏的音樂，這時候即使某首歌曲的點讚數不高，若其符合當前情境，仍可考慮推薦。

用戶意圖建模：通過分析用戶的顯式反饋，建立用戶意圖模型，這樣可以更好地理解用戶在特定時間點的需求，從而提供更符合其當前需求的音樂推薦。

多樣性與新穎性：在推薦中引入多樣性和新穎性，根據用戶的顯式反饋來調整推薦的多樣性，避免推薦過於相似的音樂，從而提升用戶的整體體驗。

對於不同的聆聽行為和背景,如何設計更加考慮用戶意圖的模型?

設計一個更加考慮用戶意圖的模型需要從以下幾個方面入手：

多層次用戶特徵建模：考慮用戶的基本特徵（如年齡、性別）、行為特徵（如聆聽歷史、跳過行為）以及情境特徵（如時間、地點、活動類型），通過多層次的特徵融合來捕捉用戶的意圖。

序列建模技術：利用序列建模技術（如RNN、LSTM、Transformer等）來捕捉用戶的聆聽行為隨時間的變化，這樣可以更好地理解用戶在不同時間點的音樂需求。

情境感知推薦系統：設計情境感知的推薦系統，根據用戶的當前情境（如工作、休閒、運動等）來調整推薦策略，從而更好地滿足用戶的即時需求。

用戶意圖推斷：通過分析用戶的行為數據和顯式反饋，推斷用戶的潛在意圖。例如，若用戶在某段時間內頻繁點讚某類型的音樂，則可以推斷其對該類型音樂的偏好。

強化學習與自適應推薦：利用強化學習技術，根據用戶的即時反饋不斷調整推薦策略，實現自適應推薦，從而更好地滿足用戶的需求。

除了推薦性能,如何更好地評估推薦系統對用戶體驗的影響?

評估推薦系統對用戶體驗的影響可以從以下幾個方面進行：

用戶滿意度調查：通過問卷調查或用戶訪談收集用戶對推薦系統的滿意度反饋，了解用戶對推薦結果的接受程度和滿意度。

用戶留存率：分析用戶在使用推薦系統後的留存率，若用戶在使用推薦系統後的留存率提高，則可以認為推薦系統對用戶體驗有正面影響。

用戶互動行為分析：通過分析用戶的互動行為（如點擊率、播放率、跳過率等），評估推薦系統的有效性。高點擊率和播放率通常表明推薦內容符合用戶的興趣。

情感分析：利用情感分析技術分析用戶在社交媒體或評論區對推薦系統的反饋，了解用戶對推薦內容的情感傾向。

A/B測試：進行A/B測試，將用戶隨機分為兩組，分別使用不同的推薦策略，通過比較兩組用戶的行為數據來評估推薦系統的效果。

長期影響評估：除了短期的用戶行為，還應考慮推薦系統對用戶長期音樂偏好的影響，通過長期跟蹤用戶的聆聽行為來評估推薦系統的持久性效果。