多模态自适应对比学习框架MACL：解决会话推荐中数据稀疏性难题的创新研究

推荐：针对会话推荐(SBR)中数据稀疏性(包括item-level和session-level sparsity)、语义一致性缺失及对比信号效用不均等问题，研究人员提出多模态自适应对比学习框架MACL。该研究通过多模态特征增强(图像/文本)实现语义一致性数据增强，并设计自适应对比损失函数优化自监督学习。实验证实MACL在三个真实数据集上超越现有方法，为SBR领域提供了创新解决方案。

　　

在电商和内容平台蓬勃发展的今天，会话推荐系统(Session-based Recommendation, SBR)成为解决匿名用户意图预测的关键技术。与传统推荐系统不同，SBR仅依赖短期用户行为序列，这种特性使其在隐私保护严格的场景中具有独特优势。然而，该领域长期面临两大痼疾：一是海量商品中长尾物品(item-level sparsity)的交互数据极度稀缺；二是用户会话(session)通常仅包含3-5个物品(session-level sparsity)，导致用户意图难以捕捉。

现有基于对比学习(Contrastive Learning, CL)的方法虽能部分缓解数据稀疏问题，但仍存在三重局限：其一，仅关注会话层面增强而忽视物品级别数据扩充；其二，依赖物品ID进行随机裁剪(crop)、掩码(mask)等操作，无法保证增强视图的语义一致性；其三，平等对待所有正负对比信号，未能区分其差异性贡献。这些缺陷严重制约了SBR系统的实际性能。

针对这些挑战，大连理工大学的研究团队在《Pattern Recognition》发表创新研究，提出多模态自适应对比学习框架MACL(Multi-modal Adaptive Contrastive Learning)。该研究通过整合物品多模态特征(图像x_i
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和文本x_i
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)，设计语义保持的数据增强策略，并首创自适应对比损失函数。实验证明MACL在三个真实场景数据集上全面超越现有方法，为解决SBR核心难题提供了新范式。

关键技术方法包括：1) 跨模态特征融合：整合CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)领域的增强技术处理物品多模态特征；2) 双层级增强架构：在物品级别应用模态特异性增强，在会话级别保持语义一致性；3) 动态权重分配：通过神经网络评估对比信号效用，实现自适应的正负样本加权。研究采用真实电商平台行为数据构建评估基准。

【Revisiting CL in SBR】
系统分析了现有CL方法在SBR中的缺陷，指出其过度依赖物品ID序列操作（如重排序reorder）导致语义失真，且缺乏对长尾物品的特异性处理。

【Methodology】
MACL框架包含三大创新模块：1) 多模态增强器通过CV/NLP技术生成语义一致的物品增强视图；2) 会话编码器将原始会话与增强会话映射到统一空间；3) 自适应对比模块采用门控网络动态调整损失权重。实验显示该框架使长尾物品的召回率提升19.7%。

【Overall performance】
在Instacart等数据集上的测试表明，MACL的Hit@20指标平均提升8.3%，尤其在短会话(m<5)场景下优势显著。消融实验证实多模态特征贡献度达62.5%，远超单一ID特征。

【Theoretical and practical implications】
研究开创性地将多模态学习与自适应对比机制结合，解决了SBR领域三大核心问题：1) 通过模态特征突破物品ID的增强限制；2) 保证增强会话的语义一致性；3) 优化对比信号利用率。该框架为推荐系统应对数据稀疏挑战提供了普适性解决方案。

讨论部分强调，MACL的技术路线可扩展至其他序列建模任务。作者特别指出，自适应对比机制对缓解推荐系统中的"信息过载"现象具有启示意义，未来可探索与因果推理等技术的融合。这项研究不仅推动了SBR技术的发展，也为多模态学习在推荐领域的应用开辟了新方向。