【摘 要】
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随着大数据、云计算和物联网等技术的快速发展,互联网中的数据规模也呈现出爆炸式的增长态势,推荐系统成为大数据背景下研究和应用的热点领域。协同过滤作为最经典的推荐方法,在工业界应用广泛,然而其仍面临显式评分数据中固有的数据稀疏性和用户选择偏差等问题的挑战。用户选择偏差指用户倾向于选择和评价那些可能给他们带来高满意度的项目,而忽略那些可能带来低满意度的项目。换言之,评分数据不是随机缺失的,而是用户自由选
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随着大数据、云计算和物联网等技术的快速发展,互联网中的数据规模也呈现出爆炸式的增长态势,推荐系统成为大数据背景下研究和应用的热点领域。协同过滤作为最经典的推荐方法,在工业界应用广泛,然而其仍面临显式评分数据中固有的数据稀疏性和用户选择偏差等问题的挑战。用户选择偏差指用户倾向于选择和评价那些可能给他们带来高满意度的项目,而忽略那些可能带来低满意度的项目。换言之,评分数据不是随机缺失的,而是用户自由选择的结果。这导致观察到的评分数据并不是所有评分的代表性样本,其偏向于表达用户的正面偏好,且负样本更容易从观察到的评分数据中缺失。然而大多数协同过滤算法专注于更好的拟合观察到的评分数据以建立用户偏好模型,从而导致模型有偏,在Top N推荐任务中表现不佳。本文主要针对这些问题做出如下工作:（1）提出一种基于无趣项挖掘的通用数据填充方案,从数据层面消除选择偏差。为挖掘缺失项中的无趣项,提出使用前偏好的概念。根据“看见未交互”的项目表现用户负面偏好的经验,结合用户活跃度、项目流行度和时间因素综合衡量用户时点可见性,并提出基于用户时点可见性的加权矩阵分解算法对缺失项的使用前偏好建模。将使用前偏好低的项目作为无趣项并以低值填充。（2）提出了一种基于生成对抗网络的通用数据增强框架,使用去噪自编码器作为生成器以捕捉用户项目交互背后复杂的非线性潜在因素并提高模型面对自然噪声的鲁棒性。使用矢量对抗训练以避免标签矛盾问题并保证平滑地回传梯度,通过掩模操作来模拟评分数据的稀疏性,添加评分向量的重建损失作为正则项以避免生成器生成平凡解。针对选择偏差场景,结合上文的无趣项挖掘方法,提出了一种基于无趣项注入的数据增强模型成功解决这一挑战。实验结果显示,本文方法能够有效缓解数据稀疏性并消除用户选择偏差,显著提高现有基于显式反馈协同过滤算法的Top N推荐性能。
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