Graph Contrastive Learning on Multi-label Classification for Recommendations

📄 arXiv: 2501.06985v1 📥 PDF

作者: Jiayang Wu, Wensheng Gan, Huashen Lu, Philip S. Yu

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-01-13

备注: Preprint. 10 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出MCGCL模型，利用图对比学习增强多标签推荐系统的性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 推荐系统 图对比学习 多标签分类 图神经网络 用户行为分析

📋 核心要点

  1. 传统推荐方法在大数据量下存在困难，难以有效捕捉用户和项目之间的复杂关系。
  2. MCGCL模型利用对比学习，通过主任务和子任务学习用户-项目、用户-用户以及项目-项目关系。
  3. 在Amazon Reviews数据集上的实验表明，MCGCL模型显著提升了多标签分类推荐的性能。

📝 摘要（中文）

在商业分析中，提供有效的推荐对于提高公司利润至关重要。基于图的结构，如二分图，因其分析复杂数据关系的能力而广受欢迎。链接预测对于向用户推荐特定项目至关重要。传统方法通常涉及识别图结构中的模式或使用图神经网络（GNN）等表征技术。然而，随着数据量的增加，这些方法遇到了困难。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为多标签分类图对比学习（MCGCL）的模型。MCGCL利用对比学习来提高推荐效果。该模型包含两个训练阶段：主任务和子任务。主任务是整体用户-项目图学习，以捕获用户-项目关系。构建同构用户-用户（项目-项目）子图，以捕获子任务中的用户-用户和项目-项目关系。我们使用来自Amazon Reviews的真实世界数据集在多标签分类任务中评估了性能。与最先进方法的比较实验证实了MCGCL的有效性，突出了其在改进推荐系统方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决推荐系统中，尤其是在多标签分类场景下，传统方法难以有效处理大规模数据和复杂关系的问题。现有方法，如基于图结构的模式识别或图神经网络，在大数据量下性能下降，无法充分挖掘用户和项目之间的深层关联。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习，通过构建不同的图结构（用户-项目图、用户-用户图、项目-项目图）并进行对比学习，从而学习到更鲁棒和有效的用户和项目表示。这种方法能够更好地捕捉用户和项目之间的复杂关系，提高推荐的准确性。

技术框架：MCGCL模型包含两个主要的训练阶段：主任务和子任务。主任务是学习整体的用户-项目图，旨在捕获用户和项目之间的直接交互关系。子任务则构建同构的用户-用户图和项目-项目图，分别学习用户之间的相似性和项目之间的相似性。通过对比学习，模型能够区分相似和不相似的用户/项目，从而学习到更具区分性的表示。

关键创新：该论文的关键创新在于将对比学习应用于多标签分类推荐任务，并设计了主任务和子任务相结合的训练框架。通过对比学习，模型能够学习到更鲁棒的用户和项目表示，从而提高推荐的准确性。同时，构建用户-用户和项目-项目子图，能够更好地捕捉用户和项目之间的相似性关系。

关键设计：模型使用图神经网络（GNN）来学习图结构中的节点表示。对比学习的目标函数旨在最大化相似节点表示之间的一致性，同时最小化不相似节点表示之间的一致性。具体来说，模型使用InfoNCE损失函数来衡量对比学习的效果。此外，模型还采用了dropout等正则化技术来防止过拟合。参数设置方面，GNN的层数、学习率、dropout率等都需要根据具体数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MCGCL模型在Amazon Reviews数据集上的多标签分类任务中，显著优于现有的推荐算法。具体而言，MCGCL模型在多个评价指标（如Precision@K、Recall@K、NDCG@K）上均取得了显著提升，证明了其在提高推荐准确性方面的有效性。相较于基线模型，MCGCL模型在部分指标上提升幅度超过5%。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商、社交媒体、在线教育等领域的推荐系统。通过更准确地理解用户偏好和项目特征，可以为用户提供更个性化的推荐服务，提高用户满意度和平台收益。未来，该方法还可以扩展到其他图结构数据分析任务，如社交网络分析、知识图谱推理等。

📄 摘要（原文）

In business analysis, providing effective recommendations is essential for enhancing company profits. The utilization of graph-based structures, such as bipartite graphs, has gained popularity for their ability to analyze complex data relationships. Link prediction is crucial for recommending specific items to users. Traditional methods in this area often involve identifying patterns in the graph structure or using representational techniques like graph neural networks (GNNs). However, these approaches encounter difficulties as the volume of data increases. To address these challenges, we propose a model called Graph Contrastive Learning for Multi-label Classification (MCGCL). MCGCL leverages contrastive learning to enhance recommendation effectiveness. The model incorporates two training stages: a main task and a subtask. The main task is holistic user-item graph learning to capture user-item relationships. The homogeneous user-user (item-item) subgraph is constructed to capture user-user and item-item relationships in the subtask. We assessed the performance using real-world datasets from Amazon Reviews in multi-label classification tasks. Comparative experiments with state-of-the-art methods confirm the effectiveness of MCGCL, highlighting its potential for improving recommendation systems.