鲁棒性对比自监督学习在序列推荐系统中的应用

"该PPT文件探讨了基于鲁棒性的对比自监督学习在序列推荐系统中的应用。报告由沈子祺在2023年8月16日发表，指导教师为张贤坤教授。主要内容涵盖了顺序推荐系统的基本概念、发展历程、对比自监督学习的原理，以及CoSeRec模型的介绍。" 在顺序推荐系统中，系统通过分析用户的历次交互，预测他们在未来可能感兴趣的项目。这种技术特别关注用户行为的短期动态，用序列建模方法捕捉项目之间的关联。早期的模型利用马尔可夫链来学习项目间的转换关系，随后发展为基于RNN的模型以更好地捕获序列相关性。近年来，Transformer架构因其在序列编码上的强大性能，被广泛用于顺序推荐系统，通过自注意力机制学习项目的重要性和序列结构。 对比自监督学习（Contrastive Self-supervised Learning, SSL）是近年来在多个领域取得突破的一种无监督学习方法。在推荐系统中，对比SSL通过构建实例的增强视图，增加数据多样性，然后最大化同一实例不同增强视图间的相似性，以此训练编码器。这种方法依赖于数据增强，以产生多样且与目标任务相关的样本。自监督学习的优势在于能有效利用大量未标记数据，但挑战在于设计合适的自监督任务和生成准确的“伪标签”。对比学习则通过比较样本对，学习具有判别性的特征表示，尽管这需要较大的计算资源。 CoSeRec（Contrastive Self-supervised Sequential Recommendation）模型是该报告提出的具体应用。该模型在问题表述中，将用户和项目集合分别表示为U和V，通过对用户按时间顺序的交互项进行处理，利用对比自监督学习的方法来提升序列推荐的鲁棒性和准确性。通过这种方式，CoSeRec旨在改进传统序列推荐系统对异常值和噪声的敏感性，从而提供更稳定、更精确的推荐结果。 这个PPT文件深入探讨了如何结合对比自监督学习的鲁棒性，优化序列推荐系统，以适应不断变化的用户行为和复杂的推荐环境。这种方法不仅有助于提高推荐系统的预测性能，还为未来研究提供了新的视角和可能的解决方案。