ICSRec：深度剖析交叉子序列意图对比学习在序列推荐中的应用

引言

在当今的信息化时代，推荐系统已成为连接用户与海量内容的桥梁。然而，传统的推荐系统常面临数据集稀疏和噪音的挑战，导致难以准确建模用户兴趣偏好。为此，研究者们不断探索新的技术和方法，以提升推荐系统的性能。本文将详细介绍ICSRec（Intent Contrastive Learning with Cross Subsequences for Sequential Recommendation），一种基于交叉子序列意图对比学习的序列推荐模型。

ICSRec模型概述

ICSRec模型的核心思想是利用用户历史交互序列中的相同行为模式来构建意图监督信号，通过对比学习技术捕捉用户的潜在意图，从而缓解数据稀疏和噪音问题。该模型主要包含三个模块：意图信号建立、意图表征学习和预测模块。

1. 意图信号建立

在ICSRec模型中，首先将所有训练序列切分成不同大小的子序列。随后，将具有相同目标商品（即最后一个交互项相同）的子序列归为一类，视为意图相似的子序列集合。这一步骤旨在从用户历史行为中提取出潜在的意图信号。

2. 意图表征学习

意图表征学习是ICSRec模型的核心部分，包含两个关键模块：

• 粗粒度意图对比学习：该模块直接对比具有相同目标商品的子序列，通过拉近它们的表示来捕捉粗粒度的意图信息。同时，引入ID监督信号以过滤掉假的负样本，提高学习的准确性。
• 细粒度意图对比学习：为了捕捉更细粒度的意图信息，该模块首先对粗粒度意图表示进行聚类，得到全局的意图表示。然后，通过查询操作获取每个子序列的细粒度意图表示，并将其与粗粒度意图表示进行拉近。这一步骤有效缓解了粗粒度意图监督信号中的噪音问题。

3. 预测模块

在预测模块中，ICSRec模型使用交叉熵损失函数来训练推荐任务。通过结合上述意图表征学习模块的输出，模型能够更准确地预测用户未来的交互行为。

实验与结果

为了验证ICSRec模型的有效性，研究者在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明，ICSRec模型在所有评估指标上均显著优于现有模型。特别是在处理数据稀疏和噪音问题时，ICSRec模型表现出了更强的鲁棒性和泛化能力。

应用与实践

ICSRec模型在序列推荐领域具有广泛的应用前景。通过捕捉用户历史行为中的潜在意图信息，该模型能够为用户提供更加个性化、精准的推荐服务。例如，在电商平台中，ICSRec模型可以根据用户的购物历史和浏览行为，推荐符合其潜在需求的商品；在视频推荐系统中，该模型则可以根据用户的观看历史和兴趣偏好，推荐其可能喜欢的视频内容。

结论

ICSRec模型通过引入交叉子序列意图对比学习技术，有效缓解了传统推荐系统面临的数据稀疏和噪音问题。其实验结果证明了该模型在提升推荐系统准确性和用户体验方面的优越性。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，ICSRec模型有望在更多领域发挥重要作用。

参考文献

• Qin, Xiuyuan, et al. “Intent Contrastive Learning with Cross Subsequences for Sequential Recommendation.” arXiv preprint arXiv:2310.14318 (2023).