基于自我监督社交注意力深度强化学习的群体推荐系统

《Engineered Regeneration》：Self-supervised social attentive deep reinforcement learning-based group recommender system

提出基于自监督社会注意力深度强化学习的群体推荐系统SSSADRGR，结合自监督Q学习与自监督演员-批评者框架，利用社交网络中用户关系和上下文信息实现个性化推荐，解决传统方法数据稀疏、冷启动及计算复杂度问题，实验在MovieLens和Amazon数据集上准确率达98%，召回率98%，显著优于现有方法。

　　
随着社交媒体平台的快速发展，用户互动与内容生成呈现指数级增长，这对群组推荐系统的性能提出了更高要求。传统推荐方法依赖显式评分或用户-项目交互数据，但在社交场景中存在明显局限：首先，用户可能缺乏足够的显式反馈记录，导致数据稀疏问题；其次，静态模型难以适应动态变化的社交关系和用户偏好；再者，传统协同过滤算法在处理多用户联合推荐时存在维度灾难，计算复杂度高。针对这些痛点，研究者提出了一种融合自监督学习、社会关系感知和深度强化学习的创新框架——SSSADRGR（自监督社会关注深度强化学习群组推荐系统）。

在方法论层面，该系统构建了双阶段协同架构。离线阶段通过多模态特征提取，将用户属性、社交网络拓扑、上下文信息（如时间、地点）和交互行为整合为四类特征矩阵。其中社交网络分析采用图卷积网络捕捉非结构化关系，结合自注意力机制量化群体内部的结构化关联。在线决策环节创新性地融合了自监督Q-learning（SQN）与自监督 actor-critic（SAC）框架：SQN通过对比学习构建无监督的奖励预测模型，有效缓解冷启动问题；SAC网络则利用社会关系嵌入作为状态输入，动态调整推荐策略。优化器采用深度确定性策略梯度（DDPG），其核心创新在于引入社会影响力衰减因子，通过对抗生成网络持续优化群体偏好建模。

实验验证部分展示了该系统的显著优势。在MovieLens数据集上，系统在准确率（98%）、精确率（97%）、F1分数（97%）和召回率（98%）等核心指标均超越基准模型。特别值得关注的是其社会关联挖掘能力：当用户群体存在明显异质性时，系统通过动态权重分配机制，既能满足核心成员的个性化需求，又能协调边缘用户的偏好，使推荐多样性提升40%。在Amazon-b电商场景测试中，虽然数据规模缩减为前者的1/5，但系统仍保持72%的精确率和61%的召回率，这得益于自监督预训练模块对长尾商品特征的捕捉能力。

技术突破体现在三个维度：其一，构建了社会关系驱动的多任务学习框架，将用户行为序列、社交图谱和时空信息融合建模；其二，开发了具有群体记忆特性的强化学习算法，通过分布式Q值更新机制实现跨用户群体的策略同步；其三，设计了基于生成对抗网络的特征增强模块，有效缓解小样本场景下的过拟合问题。实际应用中，该系统在 Flipkart 电商平台测试时，使商品点击率提升28%，同时用户社交关系链的利用效率达到92%，显著高于传统协同过滤模型。

系统在工程实现上采用模块化设计，包含特征工程、预训练、在线决策和评估四个核心模块。特征工程层通过图神经网络动态解析用户社交网络，结合知识图谱实现实体关系的结构化表达。预训练模块采用对比学习策略，在未标注数据中挖掘潜在的用户行为模式，训练出的特征提取器对下游任务有显著迁移价值。在线决策引擎采用混合架构，SQN负责基础推荐，SAC网络处理复杂的社会关系推理，两者通过对抗训练保持策略平衡。系统还设计了渐进式冷启动解决方案：初期基于社交网络拓扑进行群体特征聚类，中期通过交互行为序列建模，后期逐步过渡到基于强化学习的动态优化。

该研究在学术领域具有重要价值，首次将社会关系嵌入与自监督强化学习进行系统性整合。在方法学层面，提出了社会影响力衰减机制，解决了传统推荐系统中存在的群体同质化问题。工程实现上创新性地将分布式训练框架与在线推理系统结合，使推荐延迟控制在200ms以内，同时支持千万级用户规模的实时计算。实际应用案例表明，在美团外卖平台部署该系统后，群组订单转化率提升19%，用户社交关系链的活跃度提高35%，验证了系统在真实场景中的鲁棒性和可扩展性。

当前研究仍存在若干待完善方向。在跨领域迁移方面，虽然系统在电商场景表现优异，但在内容社区场景的适应性仍需验证。社会关系建模部分对强关系（如家庭成员）和弱关系（如兴趣社群）的处理存在差异，未来可探索动态关系权重分配策略。强化学习框架的稳定性在用户行为突变时仍需优化，计划引入基于时间序列分析的异常检测模块。另外，系统对隐私保护的机制设计尚不完善，后续将结合差分隐私技术进行改进。

总体而言，该研究为群组推荐系统提供了新的技术范式。通过自监督预训练降低对标注数据的依赖，借助社会关系感知提升群体决策质量，采用强化学习框架实现动态优化，形成从特征学习到策略生成的完整技术闭环。实验数据表明，在多个基准测试中，系统在关键指标上均超越现有最优方案15%以上，特别是在冷启动场景下表现尤为突出。这标志着推荐系统研究从单一用户行为建模向群体智能演进的重要转折，为构建更高效、更人性化的智能推荐系统开辟了新路径。