基於多粒度偏好增強型 Transformer 的多行為序列推薦

核心概念

本文提出了一種名為 M-GPT 的新型多行為序列推薦框架，旨在通過建模交互級別的多行為依賴關係和動態行為感知的多粒度偏好來提高推薦性能。

摘要

基於多粒度偏好增強型 Transformer 的多行為序列推薦

本研究論文提出了一種名為 M-GPT 的新型多行為序列推薦框架，旨在解決現有多行為序列推薦 (MBSR) 方法的局限性。M-GPT 框架由兩個核心組件組成：交互級別依賴關係提取器 (IDE) 和多方面序列模式生成器 (MSPG)。
交互級別依賴關係提取器 (IDE)
現有方法僅在行為級別或項目級別對異構多行為依賴關係進行建模，而交互級別依賴關係的建模仍然是一個挑戰。為了解決這個問題，IDE 模組被設計用於從低階到高階對個性化的交互級別多行為依賴關係進行建模。具體來說，IDE 首先根據用戶歷史序列中的項目-行為交互構建一個可學習的圖結構。然後，迭代地使用圖卷積來模擬不同階的交互級別依賴關係。
多方面序列模式生成器 (MSPG)
現有方法忽略了動態行為感知的多粒度偏好，這對於多行為序列推薦至關重要。為了解決這個問題，MSPG 模組旨在通過提取不同時間尺度上的行為感知多粒度偏好來增強序列交互模式的表達。具體來說，MSPG 首先使用線性注意力機制來更有效地對序列模式進行編碼。然後，根據不同的時間尺度將交互序列劃分為多個會話。最後，執行多粒度自注意力機制，以基於每個會話中的多粒度用戶意圖來捕獲特定於會話的多行為偏好。

本研究的主要貢獻總結如下：

突出了多行為序列推薦中存在的挑戰，包括交互級別多行為依賴關係和動態行為感知多粒度偏好的建模。
提出了一種用於多行為序列推薦的新型框架 M-GPT，該框架由兩個核心組件組成：交互級別依賴關係提取器 (IDE) 和多方面序列模式生成器 (MSPG)。
在三個公開數據集上進行了廣泛的實驗，驗證了與一些最先進的推薦系統相比，所提出的 M-GPT 的優越性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Multi-Grained Preference Enhanced Transformer for Multi-Behavior Sequential Recommendation

by Chuan He, Yo... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12179.pdf

深入探究

M-GPT 如何應用於其他推薦場景，例如社交媒體推薦或新聞推薦？

M-GPT 的核心優勢在於它能有效地捕捉用戶多樣化的行為模式，並基於此進行推薦。這種能力使其在其他推薦場景中也具有應用潛力，例如社交媒體推薦或新聞推薦。以下是一些具體的應用方向：
1. 社交媒體推薦：

好友推薦： 社交媒體平台的核心功能之一是幫助用戶建立聯繫。M-GPT 可以通過分析用戶與其他用戶的互動行為（例如點讚、評論、分享、私信等），學習用戶對不同類型好友的偏好，進而推薦更符合用戶社交需求的新朋友。
內容推薦： 社交媒體平台上充斥著海量的圖文、視頻等內容。M-GPT 可以根據用戶過去的瀏覽、點讚、評論、分享等行為，學習用戶對不同主題、風格、來源的內容的偏好，從而推薦更精準的內容，提升用戶體驗。
社群推薦： 許多社交媒體平台都支持用戶加入不同的興趣社群。M-GPT 可以根據用戶的互動行為，分析用戶的興趣愛好，推薦相關的社群，幫助用戶找到志同道合的朋友。
2. 新聞推薦：

個性化新聞推薦： M-GPT 可以根據用戶過去的閱讀歷史、點讚、評論、分享等行為，學習用戶對不同類型新聞（例如政治、經濟、娛樂、體育等）的偏好，以及對不同新聞來源的信任程度，從而推薦更符合用戶口味的新聞。
熱點新聞推薦： M-GPT 可以通過分析用戶的實時互動行為，識別出當前熱門的新聞事件，並將其推薦給可能感興趣的用戶。
新聞推送時間優化： M-GPT 可以學習用戶的閱讀習慣，例如在什麼時間段更傾向於閱讀新聞，從而選擇最佳的新聞推送時間，提升用戶點擊率。
需要注意的是， 在將 M-GPT 應用於其他推薦場景時，需要根據具體的場景和需求進行適當的調整。例如，需要重新設計輸入數據的格式，調整模型的結構和參數，以及選擇合適的評估指標等。

如果用戶的行為數據非常稀疏，M-GPT 的性能會受到什麼影響？

如果用戶的行為數據非常稀疏，M-GPT 的性能的確會受到一定影響。主要原因如下：

交互級別依賴關係學習不足： M-GPT 的核心優勢之一是能夠學習交互級別的多行為依賴關係。然而，當用戶行為數據稀疏時，模型很難從有限的數據中學習到可靠的交互模式。這可能導致模型無法準確地捕捉用戶的偏好，進而影響推薦效果。
多粒度偏好編碼不充分： M-GPT 的另一個重要組成部分是多粒度偏好編碼，它可以捕捉用戶在不同時間尺度上的動態偏好。然而，當用戶行為數據稀疏時，模型很難有效地學習到用戶在不同時間尺度上的偏好變化，這也會影響推薦的準確性。
冷啟動問題： 對於新用戶或新商品，由於缺乏歷史行為數據，M-GPT 很難進行有效的推薦，這也是推薦系統中常見的冷啟動問題。

為了解決數據稀疏帶來的問題，可以考慮以下方法：

數據增強： 可以通過數據增強技術，例如利用用戶的個人資料、商品的描述信息等，來豐富用戶的行為數據，從而提升模型的學習效果。
引入額外信息： 可以考慮引入額外的信息，例如用戶的社交關係、商品的類別信息等，來彌補行為數據的不足，提升推薦的準確性。
遷移學習： 可以利用遷移學習技術，將在其他領域或數據集上訓練好的模型遷移到當前數據集上，從而緩解數據稀疏帶來的問題。
混合推薦： 可以將 M-GPT 與其他推薦算法（例如基於內容的推薦、基於協同過濾的推薦等）相結合，形成混合推薦系統，從而提升整體的推薦效果。

如何將 M-GPT 與其他技術（例如強化學習或聯邦學習）相結合，以進一步提高推薦性能？

將 M-GPT 與強化學習或聯邦學習等技術相結合，的確可以進一步提高推薦性能。以下是一些結合的思路：
1. 結合強化學習：

將推薦過程視為一個序列決策問題： 可以將推薦過程視為一個馬爾可夫決策過程，其中狀態空間為用戶的歷史行為序列，動作空間為推薦的商品列表，獎勵函數可以根據用戶的點擊、購買等行為進行設計。
利用強化學習算法優化推薦策略： 可以使用強化學習算法，例如 Q-learning、Deep Q Network (DQN) 等，來學習一個最優的推薦策略，使得長期累積獎勵最大化。
M-GPT 可以作為強化學習的狀態編碼器： M-GPT 可以用於學習用戶的動態多行為偏好，並將其編碼為強化學習算法的狀態表示，從而提升強化學習算法的效率和效果。
2. 結合聯邦學習：

解決數據孤島問題： 在實際應用中，用戶的行為數據可能分散在不同的平台或設備上，形成數據孤島。聯邦學習可以讓多個參與方在不共享數據的情況下，共同訓練一個全局模型，從而解決數據孤島問題。
保護用戶隱私： 聯邦學習可以讓用戶的數據保留在本地設備上，只將模型的參數更新上傳到服務器，從而保護用戶的隱私。
M-GPT 可以作為聯邦學習的本地模型： 每個參與方可以使用 M-GPT 訓練一個本地模型，並將模型的參數更新上傳到服務器，服務器聚合所有參與方的參數更新，得到一個全局模型。
總之， 將 M-GPT 與強化學習或聯邦學習等技術相結合，可以充分利用不同技術的優勢，進一步提升推薦性能。當然，在實際應用中，需要根據具體的場景和需求，選擇合適的技術組合方案，並進行仔細的調參和優化。