Improving Content Recommendation: Knowledge Graph-Based Semantic Contrastive Learning for Diversity and Cold-Start Users
作者: Yejin Kim, Scott Rome, Kevin Foley, Mayur Nankani, Rimon Melamed, Javier Morales, Abhay Yadav, Maria Peifer, Sardar Hamidian, H. Howie Huang
分类: cs.IR, cs.CL
发布日期: 2024-03-27
备注: Accepted at LREC-COLING 2024
💡 一句话要点
提出基于知识图谱的对比学习以解决推荐系统的多样性与冷启动问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 推荐系统 知识图谱 对比学习 多任务学习 冷启动问题 数据稀疏 个性化推荐
📋 核心要点
- 现有推荐系统方法在处理数据稀疏和冷启动问题时，往往过于关注排名性能，导致多样性降低。
- 本文提出了一种混合多任务学习方法，通过对比学习和知识图谱的语义信息，增强推荐的个性化和多样性。
- 实验结果显示，联合训练用户-项目交互和项目信号显著提升了推荐质量，尤其在冷启动用户场景中表现优异。
📝 摘要（中文）
解决推荐系统中的数据稀疏、冷启动和多样性问题至关重要且具有挑战性。许多现有方案利用知识图谱结合项目和用户-项目协同信号来应对这些问题。然而，这些方法往往在提高排名性能的同时，增加了模型复杂性，降低了多样性。本文提出了一种混合多任务学习方法，训练用户-项目和项目-项目交互，利用描述性文本进行项目对比学习，从而更好地理解知识图谱中实体之间的关系。实验结果表明，该方法在冷启动用户推荐上也表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决推荐系统中的数据稀疏、冷启动和多样性问题。现有方法通常过于关注提高排名性能，导致模型复杂性增加和推荐多样性降低。
核心思路：提出一种混合多任务学习框架，通过对用户-项目和项目-项目交互进行训练，利用项目元数据进行对比学习，从而增强模型对知识图谱中实体关系的理解。
技术框架：整体架构包括用户-项目交互和项目-项目交互两个主要模块，结合对比学习技术，利用描述性文本生成正负样本对。
关键创新：最重要的创新在于通过对比学习提升实体嵌入的质量，特别是通过语义信息增强推荐的相关性和多样性，这与传统方法的单一排名优化策略有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用特定的损失函数来优化对比学习过程，确保生成的嵌入在均匀性和对齐性指标上表现优异，同时对网络结构进行了优化以适应多任务学习的需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文方法在两个广泛使用的数据集上均优于基线模型，特别是在冷启动用户的推荐上，提升幅度达到了XX%。此外，项目对比学习显著提高了实体嵌入的均匀性和对齐性，验证了方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域。通过提高推荐系统的多样性和准确性，可以显著改善用户体验，尤其是对冷启动用户的推荐效果，未来可能推动个性化推荐技术的发展。
📄 摘要（原文）
Addressing the challenges related to data sparsity, cold-start problems, and diversity in recommendation systems is both crucial and demanding. Many current solutions leverage knowledge graphs to tackle these issues by combining both item-based and user-item collaborative signals. A common trend in these approaches focuses on improving ranking performance at the cost of escalating model complexity, reducing diversity, and complicating the task. It is essential to provide recommendations that are both personalized and diverse, rather than solely relying on achieving high rank-based performance, such as Click-through Rate, Recall, etc. In this paper, we propose a hybrid multi-task learning approach, training on user-item and item-item interactions. We apply item-based contrastive learning on descriptive text, sampling positive and negative pairs based on item metadata. Our approach allows the model to better understand the relationships between entities within the knowledge graph by utilizing semantic information from text. It leads to more accurate, relevant, and diverse user recommendations and a benefit that extends even to cold-start users who have few interactions with items. We perform extensive experiments on two widely used datasets to validate the effectiveness of our approach. Our findings demonstrate that jointly training user-item interactions and item-based signals using synopsis text is highly effective. Furthermore, our results provide evidence that item-based contrastive learning enhances the quality of entity embeddings, as indicated by metrics such as uniformity and alignment.