JCLRec：联合扩散模型与双重对比学习在序列推荐中的应用

《Knowledge-Based Systems》：JCLRec: Joint Diffusion Model and Dual Contrastive Learning for Sequential Recommendation

双对比学习联合扩散模型提升序列推荐中数据稀疏性影响。通过构建稀疏对比视图和语义一致性对比视图优化指导信号，设计JCLRec框架联合训练扩散模型与对比学习，减少生成偏差。实验在三个数据集上验证HR@5,10,20提升5.2%-18.6%，NDCG@5,10,20提升2.9%-23.4%。

　　在当今信息爆炸的时代，用户面临越来越多的选择，这使得个性化推荐系统变得尤为重要。推荐系统的核心目标是通过分析用户的历史行为，预测他们可能感兴趣的下一个项目，从而缓解信息过载的问题。然而，随着用户行为数据的不断增长，推荐系统也面临着新的挑战，尤其是在数据稀疏性方面。数据稀疏性指的是用户与项目之间的交互数据有限，导致模型难以准确捕捉用户的偏好，进而影响推荐结果的质量。为了应对这一挑战，近年来的研究逐渐从传统的判别式模型转向生成式模型，以更好地建模用户的行为模式。

生成式模型在推荐任务中展现出独特的潜力。与判别式模型不同，生成式模型不仅关注用户当前的偏好，还试图建模用户行为的潜在分布，从而能够生成更加符合用户真实意图的推荐结果。在这一背景下，扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成式框架，被广泛应用于图像生成、文本生成等任务中。近年来，扩散模型也被引入到序列推荐（Sequential Recommendation, SR）领域，其中通过将用户的历史行为序列编码为嵌入向量，然后在噪声空间中逐步去噪，最终生成符合用户偏好的项目。这种方法被称为“学习生成”（Learning-to-Generate）范式，它通过在嵌入空间中进行正向噪声添加和反向重建过程，逐步生成目标项目。

在“学习生成”范式中，生成结果的准确性高度依赖于用于重建过程的指导信号（guidance signal）。指导信号通常是基于用户的历史交互序列构建的，其目的是引导扩散模型生成更符合用户偏好的项目。然而，由于数据稀疏性，这些指导信号往往不够准确，导致生成结果偏离用户的实际意图。为了解决这一问题，研究人员尝试通过引入对比学习（Contrastive Learning）来优化指导信号，从而提升生成结果的质量。

对比学习是一种通过最大化正样本之间的相似性并最小化负样本之间的相似性来学习嵌入表示的方法。它在推荐系统中的应用主要是为了缓解数据稀疏性带来的影响，通过构建不同的对比视图（contrastive views）来增强模型对用户偏好的理解。然而，在“学习生成”范式中，如何有效结合对比学习与扩散模型仍然是一个开放性问题。现有的方法主要依赖于负采样，这在实际应用中可能带来一定的偏差，尤其是在数据稀疏的情况下，负样本的分布可能无法准确反映用户的潜在偏好。

基于此，本文提出了一种新的双对比学习方法，用于在“学习生成”范式下优化序列推荐中的指导信号。该方法首先通过不同的数据增强操作构建两种类型的对比视图，从而减少数据稀疏性对指导信号的影响。随后，通过优化正样本之间的距离，确保生成的项目嵌入向量与用户的实际偏好保持一致。此外，本文还提出了一种改进的正样本候选构造策略，以保留那些与用户历史交互序列语义一致的正样本，从而进一步减少生成结果与用户真实意图之间的语义偏差。最终，本文设计了一个名为JCLRec的框架，将对比学习与扩散模型有效结合，实现更高质量的序列推荐。

JCLRec框架的构建基于以下两个关键点：一是通过构建两种对比视图，分别针对数据稀疏性和语义偏差问题进行优化；二是设计一种可行的对比学习损失函数，使其能够与“学习生成”范式的重建损失相兼容，同时避免依赖负采样。这种方法不仅提升了生成结果的准确性，还增强了模型对用户潜在偏好的理解能力。实验结果表明，JCLRec在三个具有挑战性的数据集上取得了显著的性能提升，其在HR@(5, 10, 20)指标下的提升幅度达到5.2%至18.6%，在NDCG@(5, 10, 20)指标下的提升幅度则从2.9%到23.4%。这些结果充分验证了JCLRec在缓解数据稀疏性影响方面的有效性。

在本文的研究中，我们不仅关注模型性能的提升，还深入探讨了对比学习与扩散模型结合的理论基础。通过分析常见的InfoNCE损失与重建损失之间的优化差异，我们发现，InfoNCE损失倾向于最大化正样本之间的内积，从而放大向量的幅度；而重建损失则通过最小化欧氏距离来减少向量间的差异。这两种损失函数在目标上存在一定的冲突，因此需要一种能够同时兼顾两者的优化策略。本文提出的JCLRec框架正是基于这一理论基础，通过设计一种可行的对比学习损失函数，实现对重建损失的补充和优化。

此外，本文还探讨了如何在“学习生成”范式下有效构建对比视图。通过引入人工规则和优化的硬正样本采样策略，我们构建了两种不同的对比视图：一种是通过人工规则减少数据稀疏性对指导信号的影响，另一种是通过硬正样本采样策略减少由于前一步骤带来的语义偏差。这两种对比视图的结合不仅提升了模型的泛化能力，还增强了其对用户真实偏好的捕捉能力。

在实验部分，我们对JCLRec进行了全面的评估，对比了多种基线方法。实验结果表明，JCLRec在多个指标上均优于现有的方法，尤其是在处理数据稀疏性问题时表现更为突出。我们还对模型的各个组成部分进行了详细的分析，以验证其有效性和稳定性。通过这些实验，我们不仅验证了JCLRec的优越性，还为后续的研究提供了有价值的参考。

总的来说，本文提出的JCLRec框架为解决序列推荐中的数据稀疏性问题提供了一种新的思路。通过将对比学习与扩散模型相结合，JCLRec在生成过程中引入了更准确的指导信号，从而提升了推荐结果的质量。未来的研究可以进一步探索如何在不同的应用场景中优化对比学习策略，以及如何结合更多的生成式方法来提升推荐系统的整体性能。同时，随着数据量的增加和用户行为的多样化，如何在保证模型性能的同时，降低计算成本和提高可扩展性，也将成为重要的研究方向。