基于條件指導擴散的生成式推薦方法

電子信息

1. 痛點問題

傳統的推薦系統通常使用單個向量來表示用戶的興趣，這種方法難以捕捉用戶興趣的多樣性和變化性，導致推薦結果不夠精準和個性化。

2. 解決方案

本成果提出了一種名為GCDR的基于條件指導擴散的生成式推薦模型。GCDR通過學習多個用戶分布來捕捉用戶興趣的多樣性和變化性，從而實現更精準和個性化的推薦。

技術核心：

條件指導擴散：GCDR使用用戶特定的嵌入向量來編碼用戶的長期興趣，并使用用戶的近期交互序列和類別偏好來指導擴散過程，從而生成與用戶當前興趣相關的嵌入向量。

多分布學習：GCDR學習多個用戶分布，每個分布對應于用戶的一個特定興趣，例如用戶對不同類別的偏好。

個性化編碼：GCDR使用個性化編碼來整合用戶的長期興趣、短期興趣和類別偏好，并將其作為擴散模型的輸入。

預期形成的產品或服務：

基于GCDR的個性化推薦系統，可用于電商、視頻、新聞、科普宣教等場景。

GCDR模型庫，可供開發者用于構建自己的推薦系統。

圖1. 基于條件指導擴散的生成式推薦過程的示意圖

個性化推薦系統在電商、視頻、新聞、科普宣教等場景中具有廣泛的應用前景。隨著用戶對個性化推薦需求的不斷提高，GCDR等先進的推薦模型將具有巨大的市場潛力。

1）繼續優化GCDR模型，提高推薦效果和效率。

2）將GCDR應用于更多場景，例如廣告推薦、社交推薦等。

3）開發基于GCDR的推薦系統平臺，為開發者提供便捷的工具和資源。