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Bidirectional alignment text-embeddings with decoupled contrastive for sequential recommendation
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2025.113290.png)
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摘要
En 中文
序列推荐的关键挑战在于通过学习有效的序列表示，基于历史交互序列准确预测下一个项目。现有模型通常使用下一个真实项目作为监督信号来优化序列表示。然而，这种方法往往导致兴趣表示存在偏差，并忽略了双向监督的优势，从而造成序列表示不完整和语义不匹配。为解决这些局限性，我们提出ADRec，一种仅基于文本数据的用于序列推荐的、带有解耦对比学习的双向序列-项目对齐文本嵌入方法。ADRec结合了从推荐数据内在相关性中得出的自监督和监督信号，以增强序列表示与真实项目表示之间的语义一致性，提升推荐性能。具体而言，我们引入了一种混合学习机制，整合了无监督对比学习范式以解耦序列和项目表示，并通过监督对比学习实现双向语义对齐。此外，设计了一种双动量队列机制，以有限资源扩大负样本的多样性，优化文本模态下用户兴趣表示的质量。在六个公开数据集上的大量实验表明，ADRec通过学习更优的序列表示，持续优于当前最先进的方法。代码公开可访问于https://github.com/pppiao/ADRec。
Keyword:
Sequential recommendation
Decoupled representation
Bidirectional semantic alignment
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
On Sampling Strategies for Neural Network-based Collaborative Filtering.png)
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