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本工作由认知智能全国重点实验室 IEEE Fellow 陈恩红团队与华为诺亚方舟实验室完成。陈恩红教授团队深耕数据挖掘、机器学习领域，在顶级期刊与会议上发表多篇论文，谷歌学术论文引用超两万次。诺亚方舟实验室是华为公司从事人工智能基础研究的实验室，秉持理论研究与应用创新并重的理念，致力于推动人工智能领域的技术创新和发展。
8 月 25 日 – 29 日在西班牙巴塞罗那召开的第 30 届 ACM 知识发现与数据挖掘大会 (KDD2024) 上，中国科学技术大学认知智能全国重点实验室陈恩红教授、IEEE Fellow，和华为诺亚联合发表的论文 “Dataset Regeneration for Sequential Recommendation”，获 2024 年大会 Research Track 唯一最佳学生论文奖。论文第一作者为中科大认知智能全国重点实验室陈恩红教授，连德富教授，与王皓特任副研究员共同指导的博士生尹铭佳同学，华为诺亚刘勇、郭威研究员也参与了论文的相关工作。这是自 KDD 于 2004 年设立该奖项以来，陈恩红教授团队的学生第二次荣获该奖项。
论文链接: https://arxiv.org/abs/2405.17795
代码链接: https://github.com/USTC-StarTeam/DR4SR
研究动机
序列推荐系统（Sequential Recommender, SR）是现代推荐系统的重要组成部分，因为它旨在捕捉用户不断变化的偏好。近年来，研究者为了增强序列推荐系统的能力，已经付出了大量努力。这些方法通常遵循以模型为中心（Model-centric）的范式，即基于固定数据集开发有效的模型。然而，这种方法往往忽视了数据中潜在的质量问题和缺陷。为了解决这些问题，学界提出了以数据为中心（Data-centric）的范式，重点在于使用固定模型转而生成高质量的数据集。我们将其定义为 “数据集重生成” 问题。
为了获得最佳的训练数据，研究团队的关键思路是学习一个显式包含物品转移模式的新数据集。具体来说，他们将推荐系统的建模过程分为两个阶段：从原始数据集中提取转移模式 
，并基于 
学习用户偏好
。由于学习从 
的映射涉及两个隐含的映射：
，因此这一过程具有挑战性。为此，研究团队探索了开发一个显式表示
中的物品转移模式的数据集的可能性，这使得我们可以将学习过程明确地分为两个阶段，其中 
相对更容易学习。因此，他们的主要关注点是学习一个有效的
的映射函数，这是一个一对多的映射。研究团队将这一学习过程定义为数据集重生成范式，如图 1 所示，其中 “重生成” 意味着他们不引入任何额外信息，仅依赖原始数据集。
图1
为了实现数据集重生成，研究团队提出了一种新颖的以数据为中心的范式 —— 用于序列推荐的数据集重生成（DR4SR），旨在将原始数据集重生成一个信息丰富且具有通用性的数据集。具体来说，研究团队首先构建了一个预训练任务，使得数据集重生成成为可能。接着，他们提出了一种多样性增强的重生成器，以在重生成过程中建模序列和模式之间的一对多关系。最后，他们提出了一种混合推理策略，以在探索与利用之间取得平衡，生成新的数据集。
数据集重生成过程虽具通用性，但可能不完全适合特定目标模型。为解决这一问题，研究团队提出了 DR4SR+，这是一个模型感知的重生成过程，它根据目标模型的特性定制数据集。DR4SR + 通过双层优化问题和隐式微分技术，个性化评分并优化重生成数据集中的模式，以增强数据集效果。
研究方法
在本项研究中，研究团队提出了一个名为 “用于序列推荐的数据重生成”（DR4SR）的以数据为中心的框架，旨在将原始数据集重生成一个信息丰富且具有通用性的数据集，如图 2 所示。由于数据重生成过程是独立于目标模型的，因此重生成的数据集可能不一定符合目标模型的需求。因此，研究团队将 DR4SR 扩展为模型感知版本，即 DR4SR+，以针对特定的目标模型定制重生成的数据集。
模型无感知的数据集重生成
图2
为了开发一个信息丰富且具有通用性的数据集，研究团队旨在构建一个数据集重生成器，以促进数据集的自动重生成。然而，原始数据集中缺乏用于学习数据集重生成器的监督信息。因此，他们必须以自监督学习的方式来实现这一目标。为此，他们引入了一个预训练任务，以指导多样性增强重生成器的学习。在完成预训练后，研究团队进一步使用混合推理策略来重生成一个新数据集。
数据重生成预训练任务的构建：
图3
为了构建预训练任务，他们首先通过基于规则的方法获取物品转移模式。然后，要求重生成器 
能够将 
重生成对应的模式 
。研究团队将整个预训练数据集记作 
促进多样性的重生成器：
借助预训练任务，研究团队现在可以预训练一个数据集重生成器。本文中，他们采用 Transformer 模型作为重生成器的主要架构，其生成能力已被广泛验证。数据集重生成器由三个模块组成：一个用于获取原始数据集中序列表示的编码器、一个用于重生成模式的解码器，以及一个用于捕捉一对多映射关系的多样性增强模块。接下来，研究团队将分别介绍这些模块。
编码器由多个堆叠的多头自注意力（MHSA）和前馈网络（FFN）层组成。至于解码器，它将重生成数据集 X' 中的模式作为输入。解码器的目标是在给定编码器生成的序列表示的情况下重构模式
然而，从一个序列中可以提取多个模式，这在训练过程中会带来挑战。为了解决这一一对多映射问题，研究团队进一步提出了一个多样性增强模块。
具体而言，研究团队通过将目标模式的信息整合到解码阶段，来自适应地调节原始序列的影响。首先，他们将编码器生成的记忆 
投影到 K 个不同的向量空间中，即 
。理想情况下，不同的目标模式应与不同的记忆匹配。为此，他们还引入了一个 Transformer 编码器来编码目标模式并获取 
。他们将 
压缩成一个概率向量：
其中 
， 
是选择第 k 个记忆的概率。为了确保每个记忆空间得到充分训练，我们不执行硬选择，而是通过加权求和得到最终的记忆：
最终，可以利用获取的记忆来促进解码过程，并有效捕捉序列与模式之间复杂的一对多关系。
模型感知的数据集重生成
由于前面的重生成过程与目标模型无关，因此重生成的数据集可能对于特定的目标模型来说并不是最优的。因此，他们将模型无关的数据集重生成过程扩展为模型感知的重生成过程。为此，在数据集重生成器的基础上，他们引入了一个数据集个性化器，用于评估重生成数据集中每个数据样本的评分。然后，研究团队进一步通过隐式微分有效地优化数据集个性化器。
数据集个性化器：
研究团队的目标是训练一个参数为 
的基于 MLP 实现的数据集个性化器 
，用以评估每个数据样本 W 对于目标模型的评分。为了确保框架的通用性，研究团队利用计算得到的评分来调整训练损失的权重，这不需要对目标模型进行额外的修改。他们从定义原始的下一个物品预测损失开始：
随后，个性化数据集的训练损失函数可以定义为：
实验结论
主要实验
研究团队比较了每种目标模型与 “DR4SR” 和 “DR4SR+” 变体的性能，以验证所提出框架的有效性。
图4
从图 4 展示的整体性能中，可以得出以下结论：
DR4SR 能够重生成一个信息丰富且具有普遍适用性的数据集
不同的目标模型偏好不同的数据集
去噪只是数据重生成问题的一个子集