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跨领域推荐系统的新范式：基于三重序列学习的Tri-CDR框架
作者及机构
本研究由Haokai Ma（山东大学软件学院）、Ruobing Xie（腾讯微信）、Lei Meng（山东大学软件学院及山东省产业技术研究院）、Xin Chen、Xu Zhang、Leyu Lin和Jie Zhou（均为腾讯微信）合作完成，发表于2018年ACM会议（具体期刊信息未明确，DOI未公开）。
学术背景
研究领域与动机
该研究属于跨领域推荐系统（Cross-Domain Recommendation, CDR）领域，旨在通过利用用户在源领域（source domain）和目标领域（target domain）的行为关联性，缓解目标领域的数据稀疏性问题。传统CDR方法通常仅建模源领域与目标领域的二元关系，而忽略了用户混合行为序列（mixed behavior sequence）中蕴含的全局偏好信息。为此，作者提出Tri-CDR框架，首次将源序列、目标序列与混合序列（按时间顺序合并的跨领域行为）联合建模，以全面捕捉用户兴趣。
核心挑战
1. 信息筛选：如何从源领域和混合序列中提取与目标领域相关的有效知识，避免噪声干扰。
2. 三元关系建模：如何同时捕捉三重序列间的粗粒度相似性与细粒度差异性。
3. 框架通用性：如何设计兼容不同单领域序列编码器的模型无关（model-agnostic）方案。
研究方法与流程
1. 三重序列编码（Triple Sequence Encoding）
- 输入数据：
- 源领域行为序列 ( S_S = {d^S_1, …, d^S_p} )
- 目标领域行为序列 ( S_T = {d^T_1, …, d^T_q} )
- 混合序列 ( S_M = {d^M1, …, d^M{p+q}} )（按时间排序的跨领域行为）。
- 序列编码器：采用基于自注意力机制（self-attention）的SASRec模型，独立编码三类序列的隐藏表示 ( H_S, H_T, H_M )。
2. 三重跨领域注意力（Triple Cross-domain Attention, TCA）
- 功能：通过注意力机制筛选与目标领域偏好和全局兴趣相关的信息。
- 实现：
- 对每个序列的隐藏表示 ( H )，计算注意力权重 ( \alpha )：
[ \alpha^S_i = \text{MLP}_a(h^T_q | h^S_i | h^S_i - h^T_q | h^S_i \odot h^Tq | h^M{p+q}) ] - 加权聚合得到序列表示 ( s_S, s_T, s_M )。
- 创新点：引入混合序列的最后行为嵌入 ( h^M_{p+q} ) 作为全局兴趣信号。
3. 三重对比学习（Triple Contrastive Learning, TCL）
- 粗粒度相似性建模（CSM）：
- 通过对比损失（InfoNCE）拉近同一用户的三类序列表示，最大化互信息。
- 损失函数：
[ \mathcal{L}_{CSM} = \sum (\lambda1 \mathcal{L}{CL}(s_M, s_S) + \lambda2 \mathcal{L}{CL}(s_M, s_T) + \lambda3 \mathcal{L}{CL}(s_S, s_T)) ]
- 细粒度差异建模（FDM）：
- 基于三元组损失（triplet loss）约束距离关系：
[ \mathcal{L}_{FDM} = \max{d(s_S, s_M) - d(s_S, s_T) + \gamma, 0} ] - 确保混合序列与源/目标序列的距离小于源-目标序列距离，保留领域多样性。
4. 训练策略
- 两阶段训练：
- 单领域预训练：分别用SASRec预训练源和目标领域模型。
- 跨领域微调：联合优化总损失 ( \mathcal{L} = \mathcal{L}{CTR} + \lambda{CSM}\mathcal{L}{CSM} + \lambda{FDM}\mathcal{L}_{FDM} )。
主要结果
实验设计
- 数据集：Amazon（玩具-游戏、图书-电影）和Douban（图书-音乐）的6种跨领域设置。
- 基线模型：包括单领域模型（GRU4Rec、SASRec、CL4SRec）和跨领域模型（DTCDR+、DASL+、C2DSR+）。
- 评估指标：NDCG@K、HR@K、AUC。
关键发现
性能优势：
- Tri-CDR在NDCG@10上平均提升4.52%（Amazon）和1.73%（Douban），显著优于基线（( p<0.05 )）。
- 在稀疏领域（如Amazon玩具）提升更显著（HR@10提升3.89%），验证其对数据稀疏的缓解能力。
消融实验：
- 移除TCA或FDM会导致性能下降（NDCG@10平均降低1.6%），证明二者对知识迁移的必要性。
通用性验证：
- 与GRU4Rec和CL4SRec结合时，Tri-CDR仍保持性能优势，表明其模型无关特性。
结论与价值
科学价值
1. 理论创新：首次提出三重序列学习框架，突破传统CDR的二元关系局限。
2. 方法创新：TCA和TCL机制为跨领域知识迁移提供了可解释的解决方案。
应用价值
- 可灵活适配现有推荐系统，兼容BERT4Rec等先进编码器，具备工业落地潜力。
研究亮点
- 三重序列建模：首次联合利用源、目标、混合序列，全面捕捉用户兴趣演化。
- 动态平衡机制：TCL通过CSM和FDM的协同优化，兼顾领域对齐与多样性。
- 开源与可复现：代码将在论文接受后公开，推动领域发展。
其他贡献
- 复杂度分析：Tri-CDR的时间复杂度与单领域SASRec相当（( O((L^2 + L + B)d|U|) )），适合大规模部署。
- 领域分析：揭示了混合序列在稀疏目标域中的关键作用，为后续研究提供方向。
（注：因篇幅限制，部分实验细节和图表未展开，完整内容可参考原文。）