推荐系统三大挑战与解决方案解析

推荐系统三大挑战与解决方案

在今年的ACM推荐系统会议上，某机构国际新兴商店部门应用科学副总裁将讨论其团队在推荐算法工作中面临的三个技术问题：有向图中的推荐、目标标签随时间变化的机器学习模型训练，以及利用预测不确定性估计提升模型准确性。

有向图推荐挑战

第一个问题涉及有向图，即边描述单向关系的图结构。有向图在多个领域都有应用：从引用网络到社交网络，再到电子商务场景。

在相关产品推荐中，产品关系具有不对称性。例如，给定手机，应该推荐手机壳；但如果客户购买了手机壳，就不应再推荐手机。

解决方案采用图神经网络，每个节点被嵌入到表示空间中。关键技术突破包括：

• 采用双嵌入表示法，为每个节点学习两个嵌入向量
• 实现自适应采样策略，为低度节点采样更大邻域，为高度节点采样更小邻域

延迟反馈问题

第二个挑战是当目标标签将在近期发生变化时如何最佳训练模型。在推荐场景中，客户查看推荐与购买产品之间可能存在数天的时间滞后。

解决方案采用重要性采样策略：

• 为每个训练样本分配重要性权重
• 利用转化前信号（如加入购物车、点击产品）克服数据稀疏性
• 通过学习目标标签未来变化的可能性来计算重要性权重

预测不确定性利用

第三个技术是利用不确定性估计提升模型预测准确性。研究发现：

• 模型得分相同但方差不同时，经验正率会随方差增加而下降
• 传统二元分类器使用单一阈值的方法变得次优
• 采用每个不确定性水平对应多个阈值的方法，可在给定精度下获得更高召回率

这些技术已在生产环境中部署应用，体现了从实际业务问题出发、解决客户痛点的科学研究方法。
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