一文纵览多样化推荐的现状与发展
发布网友
发布时间：2024-09-06 10:10
共1个回答
热心网友
时间：2024-09-06 10:36
推荐系统的本质在于个性化服务，但单纯追求准确性可能导致负面影响，如回声室效应和过滤气泡。为此，公平性、隐私性和个体多样性成为研究热点。本文概述了推荐系统个体多样性的三个关键策略：前处理、中处理和后处理方法，以提升用户体验。
1. 多样性的研究背景与重要性
信息爆炸的时代，推荐系统如淘宝、TikTok等平台通过个性化推荐减轻信息过载，但过度聚焦于CTR/CVR的准确性。多样性旨在打破回音室，平衡用户和商家的利益。
2. 多样性的评测指标与概念
覆盖度：衡量类别多样性
列表内距离：考虑元素间差异
熵：关注类别分布
基尼系数：衡量财富分配
α-NDCG：综合考虑相关性和多样性
3. 前处理方法：增强数据多样性
预定义用户类型：考虑用户兴趣多样性
相似用户数据增广：利用用户交互增强多样性
图神经网络增广：利用图结构促进多样性
4. 中处理方法：模型训练中的多样性
正则化：多样性作为优化约束
模型框架：多样性融入模型设计
强化学习：多样性作为奖励
因果方法：推理和推断增强多样性
5. 后处理方法：推荐结果的再排序
MMR：最大边际相关性
DPP：确定性点过程
精炼方法：模型后阶段的改进
6. 结论与未来展望
推荐系统的多样性研究正在不断发展，需要全面评估现有方法，考虑多兴趣建模、可微多样性指标和准确性和多样性之间的平衡。同时，可解释性和多方多样性的研究也应得到关注。
