面向推荐系统场景的负采样技术总结

主要观点总结

本文综述了推荐系统中的负采样技术，讨论了负采样在推荐中的作用，并将现有的负采样策略归为五类。文章强调了负采样在推荐系统中的重要性和面临的挑战，包括假阴性问题、准确性、效率和稳定性之间的权衡，以及在不同任务、目标和数据集之间的普遍性问题。文章详细阐述了五类负采样策略：静态负采样策略、动态负采样策略、对抗负样本生成策略、重要性重加权策略、知识增强负采样策略。

关键观点总结

关键观点1: 负采样的重要性

负采样技术是推荐系统中不可或缺的一部分，能够揭示用户行为中固有的真实负面偏好。

关键观点2: 负采样的挑战

面临的挑战包括假阴性问题，准确性、效率和稳定性之间的权衡，以及在不同任务、目标和数据集之间的普遍性问题。

关键观点3: 静态负采样策略

静态负采样策略以静态概率采样负样本，旨在提供多样化的负样本，促进获取更全面的用户偏好模式。

关键观点4: 动态负采样策略

动态负采样策略根据预先建立的采样标准动态选择负样本，旨在捕捉相对有信息量的负样本。

关键观点5: 对抗负样本生成策略

对抗负样本生成策略利用对抗学习范式来采样或生成看似合理的项目作为负样本，旨在增强推荐系统的鲁棒性和性能。

关键观点6: 重要性重加权策略

重要性重加权策略通过识别每个样本的重要性并为它们分配不同的权重，是一种复杂统计技术。

关键观点7: 知识增强负采样策略

知识增强负采样策略利用辅助信息的可用性，如辅助信息（即用户的社交环境和项目的异构知识）和知识图谱，来改善负样本的选择。

关键观点8: 未来研究方向

文章给出了对于负采样技术在推荐系统场景中的未来研究方向，包括进一步探索假负例问题、困难负采样的课程学习等。

文章预览

嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 TLDR: 本文综述了推荐系统中使用的负采样技术。具体的，首先讨论了负采样在推荐中的作用。然后，对现有推荐中的负采样策略进行了综述，并将它们归为五类。最后，详细说明了在不同推荐场景中的负采样策略。 论文： https://arxiv.org/abs/2409.07237 推荐系统旨在从海量的用户行为数据中捕捉用户的个性化偏好，对于缓解信息过载问题至关重要。推荐系统通过分析用户行为，提供个性化的内容和商品推荐，改善人们的数字内容选择和导航方式。尽管推荐算法取得了显著成就，但用户偏好的动态性、信息茧房现象以及推荐系统中的固有反馈循环，使得用户与项目之间的交互非常受限，最终导致数据稀疏性问题。 传统的推荐算法通常只关注用户历史上的正面行为，而忽略了负反馈在理解用户兴趣中的关键 ………………………………