基于全局路径网络中知识迁移对比学习的推荐系统增强方法

针对知识图谱(KG)噪声和数据稀疏性导致的推荐性能下降问题，研究人员提出了一种基于全局路径网络的知识迁移对比学习模型(KTCG)。该研究通过无监督关系聚合增强尾部节点表征，结合细粒度知识挖掘和全局拓扑建模，显著提升了推荐系统的语义捕捉能力和抗稀疏性。实验证明KTCG在三个公开数据集上优于现有方法，其创新性体现在局部语义保留与全局路径协同优化的双重机制。

　　

在当今大数据时代，推荐系统已成为解决信息过载问题的核心工具。然而，现实场景中的知识图谱(KG)往往存在严重的数据稀疏性和噪声干扰，这直接制约了推荐性能的提升。传统方法如基于嵌入的KGAT或基于路径的KGIN，要么难以捕捉高阶语义关联，要么面临计算复杂度高的问题。更棘手的是，现有对比学习方法采用随机丢弃策略生成对比视图时，可能误删关键节点，导致用户偏好信息丢失。如何在不增加训练负担的前提下，同时解决局部语义丢失和全局路径挖掘的难题，成为该领域亟待突破的瓶颈。

安徽大学的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表的研究中，创新性地提出了KTCG模型。该研究通过三个关键技术实现突破：首先采用无监督关系聚合机制，通过计算头尾节点间关系相似度实现知识迁移；其次设计细粒度知识聚合模块，从用户-项目二部图和增强KG中提取协作信号；最后构建全局协作KG并开发全局路径图神经网络(GNN)，通过对比学习在局部和全局空间同步优化表征。这些方法有效避免了传统对比学习中的随机扰动缺陷，且无需额外训练阶段。

问题定义部分明确了研究框架：给定包含M用户和N项目的交互二部图G_cf
={(u,r_ui
,i)}，以及KG三元组集合，目标是通过知识迁移和对比学习预测未观察到的交互r_ui
=1的概率。

方法论章节详细阐述了KTCG的四层架构：1) 知识迁移模块通过关系感知聚合器计算节点间语义相似度，将头部节点知识迁移至尾部；2) 局部语义编码器采用注意力机制聚合多跳邻居信息；3) 全局路径GNN通过门控机制筛选重要路径，捕获u₁
→i₁
→...→u_k
等长程依赖；4) 跨空间对比学习在增强视图与原始视图间实施InfoNCE损失优化，提升表征均匀性。

实验部分在Amazon-Book等三个基准数据集验证显示，KTCG的NDCG@10指标平均提升9.7%。消融实验证实：移除知识迁移模块会使尾部项目推荐性能下降23.6%，而关闭全局路径GNN将导致长尾效应加剧。超参数分析表明，关系聚合层数设为3层时达到最优，过深会导致语义稀释。在80%稀疏度场景下，KTCG仍保持78.4%的基线性能，显著优于对比模型。

结论指出，KTCG的创新在于将无监督知识迁移与全局路径挖掘相结合：一方面通过关系相似性度量实现精准知识传递，另一方面利用门控GNN捕捉高阶协作信号。这种双空间优化机制不仅缓解了KG稀疏性问题，还通过对比学习过滤了噪声信息。作者在讨论中强调，该方法为解决推荐系统中的"富者愈富"现象提供了新思路，其无监督迁移策略可扩展至其他图结构学习任务。

该研究的实际意义体现在：1) 为资源受限场景提供轻量级解决方案，仅需单阶段训练即可实现知识迁移；2) 通过可视化分析证实，KTCG学习到的表征在向量空间呈现更均匀分布，有助于提升长尾项目的曝光率；3) 开源的代码框架为后续研究提供了可复用的技术基础。未来工作可探索动态KG场景下的增量学习机制，以及跨领域知识迁移的可行性。