U-BERT:预训练与微调技术提升推荐系统用户表示学习

"U-BERT 是一种针对推荐系统设计的预训练和微调方法，它借鉴了自然语言处理中BERT模型的成功经验，特别是在用户表示学习上。U-BERT旨在解决在内容稀少的领域中学习精确用户表示的问题，通过利用其他内容丰富的领域的信息来补充用户的行为数据。该方法包含用户编码器、评论编码器和项目编码器，以及一个评论共匹配层，以提升推荐系统的性能。在多个领域的基准数据集上，U-BERT表现出优秀的推荐效果，证明了其在推荐系统领域的创新性和有效性。" 在推荐系统领域，学习用户表示是至关重要的，因为这些表示能够捕捉用户的个性化偏好，从而提供更精准的推荐。早期的推荐算法主要依赖于用户对项目的评分，但这种方法受限于评分的稀疏性和粒度。随着深度学习的发展，研究人员开始利用用户的评论信息来丰富用户表示，以提高推荐质量。然而，在某些不那么流行或者数据稀少的领域，仅仅依赖这些领域的评论可能无法获取全面的用户偏好。 U-BERT的出现是为了应对这一挑战。它借鉴了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的预训练和微调机制，但进行了定制，以适应推荐系统的特性。在预训练阶段，U-BERT专注于内容丰富的领域，通过用户编码器和评论编码器来学习用户的评论习惯和行为模式。它提出了两种预训练策略，旨在学习一般化的用户表示。接着，在微调阶段，U-BERT将注意力转向目标内容不足的领域，引入项目编码器来建模项目的特征，并通过评论共匹配层增强用户评论和项目之间的语义交互。这种设计使得U-BERT能够利用跨领域的信息，改善在低数据量领域的推荐表现。 实验结果表明，U-BERT在六个不同领域的数据集上都取得了最先进的推荐性能，这表明其方法在捕获用户行为模式和跨领域信息转移方面的优势。通过将用户在某一领域的评论习惯应用于其他领域，U-BERT能够更准确地预测用户的喜好，从而提高推荐的准确性。这为解决推荐系统中的冷启动问题和数据稀疏性挑战提供了新的思路。