计算机工程

作者：王帅, 史艳翠

单位：天津科技大学人工智能学院, 天津 300457

关键词：序列推荐,自监督学习,数据增强,推荐系统,数据特征

基金：国家自然科学基金(62377036)

序列推荐算法通过对用户的历史行为进行动态建模, 以预测其可能感兴趣的内容。聚焦对比式自监督学习(SSL)在序列推荐中的应用, 通过设计有效的自监督信号, 增强模型在稀疏数据场景下的表征能力。首先, 针对随机数据增强易引入数据噪声的问题, 提出融合用户偏好的个性化数据增强方法, 通过用户评分引导增强过程, 同时对长、短序列使用不同的增强方法组合, 生成符合用户偏好的增强序列; 其次, 为了缓解训练中出现的数据特征学习不平衡问题, 设计一种混合增强训练法, 在训练前期, 通过随机选择增强方法生成增强序列, 提高模型的性能和泛化能力, 在训练后期, 选择与原始序列相似度较高的增强序列, 使模型全面学习用户的实际偏好和行为模式; 最后, 将传统的序列预测目标与SSL目标相结合, 推断出用户的表示。在数据集Beauty、Toys和Sports上进行实验验证, 结果表明, 相较于基线模型中的最优结果, 所提方法的HR@5指标分别提升了6.61%、3.11%和3.76%, NDCG@5指标分别提升了11.40%、3.50%和2.16%, 上述实验结果验证了该方法的合理性和有效性。

来源：2025年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2025年第8期