KDD Cup 2023: 多语言商品推荐与会话挖掘挑战

"KDD Cup 2023是由亚马逊主办的一场国际级数据挖掘竞赛，专注于多语种商品推荐。参赛者需处理一个大型的多语言购物会话数据集，该数据集涵盖英语、德语、日语、法语、意大利语和西班牙语六种语言，用于模拟真实世界的电子商务环境。数据集具有不平衡性，部分语言的商品数量较少。比赛设有三个任务，挑战参赛者构建基于会话的推荐系统，以预测用户在会话中的下一步行为，包括产品推荐、低资源语言环境下的产品推荐以及产品标题生成。任务1和2要求预测用户可能参与的下一个产品，而任务3则需要生成下一个产品的标题，解决冷启动问题。参与者需提交parquet文件，包含预测结果。这次竞赛旨在推动会话推荐技术的进步，特别是在多语言和不平衡数据集上的应用，以提升用户体验和个性化推荐的准确性。" 在KDD Cup 2023的"亚马逊多语种商品推荐"竞赛中，参赛者面临的挑战是利用机器学习和数据挖掘技术来解决三个核心问题： 1. **下一个产品推荐 (Task 1)**：参赛者需要构建模型，根据用户的会话历史和产品属性，预测用户在英语、德语或日语环境中可能购买的下一个商品。这涉及到会话序列分析和推荐系统的构建，可能运用到的方法包括协同过滤、深度学习模型如RNN、GRU或Transformer等。 2. **低资源语言环境的产品推荐 (Task 2)**：面对法语、意大利语和西班牙语这些数据量较小的语言，参赛者需要展示如何利用数据丰富的语言（如英语、德语和日语）的知识来提升推荐效果。这可能涉及到跨语言学习、迁移学习和多模态融合策略，以克服数据稀疏问题。 3. **下一个产品标题生成 (Task 3)**：不同于前两个任务，这个任务要求预测用户会搜索或购买的新产品的标题，即解决冷启动问题。这需要生成模型，如seq2seq模型或基于Transformer的模型，来生成符合语境的新产品名称，有助于提升搜索和导航功能。 此次竞赛提供的多语言购物会话数据集为研究者提供了独特的机会，以实验和改进在真实世界场景下，特别是多语言环境中的推荐系统性能。通过解决这些问题，参赛者不仅能够提升推荐系统的准确性和多样性，还有助于推动AI和自然语言处理领域的技术发展，尤其是在处理不平衡数据集和小语种数据时。