DynamicPO: Dynamic Preference Optimization for Recommendation

📄 arXiv: 2605.00327v1 📥 PDF

作者: Xingyu Hu, Kai Zhang, Jiancan Wu, Shuli Wang, Chi Wang, Wenshuai Chen, Yinhua Zhu, Haitao Wang, Xingxing Wang, Xiang Wang

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2026-05-01

备注: DASFAA2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DynamicPO：动态偏好优化，解决LLM推荐系统中负样本过多导致的性能退化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推荐系统 大语言模型 直接偏好优化 负样本选择 动态优化

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的推荐系统使用DPO方法，依赖大量负样本来优化用户偏好，但增加负样本反而可能导致性能下降。
  2. DynamicPO通过动态选择边界附近的负样本和调整优化强度，来解决梯度抑制问题，从而避免优化崩溃。
  3. 实验表明，DynamicPO能有效提升推荐准确性，且计算开销很小，具有良好的实用性。

📝 摘要（中文）

在大语言模型（LLM）驱动的推荐系统中，直接偏好优化（DPO）通过多负样本目标函数，有效对齐推荐结果与用户偏好。然而，我们的实验分析揭示了一种反直觉的现象：偏好优化崩溃，即增加负样本数量反而导致性能下降，尽管训练损失持续降低。我们进一步从理论上证明，这种崩溃源于梯度抑制，这是由于易于区分的负样本主导了真正定义用户偏好边界的关键负样本。因此，与边界相关的信号被过度优化，削弱了模型的决策边界。受此启发，我们提出了DynamicPO（动态偏好优化），这是一个轻量级的即插即用框架，包含两个自适应机制：动态边界负样本选择，用于识别和优先选择模型决策边界附近的有效负样本；双边距动态beta调整，根据边界模糊度校准每个样本的优化强度。在三个公共数据集上的大量实验表明，DynamicPO有效防止了优化崩溃，并提高了多负样本偏好优化方法的推荐准确性，且计算开销可忽略不计。我们的代码和数据集可在https://github.com/xingyuHuxingyu/DynamicPO 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于LLM的推荐系统中，使用直接偏好优化（DPO）方法时，增加负样本数量反而导致性能下降的问题，即“偏好优化崩溃”。现有方法虽然利用多负样本来增强偏好学习，但容易受到易区分负样本的影响，导致模型过度关注简单样本，忽略了真正能定义用户偏好边界的关键负样本。

核心思路：论文的核心思路是动态地调整负样本的选择和优化强度，从而避免梯度抑制现象。具体来说，DynamicPO框架会识别并优先选择模型决策边界附近的有效负样本，同时根据边界模糊度校准每个样本的优化强度。这样可以使模型更加关注难以区分的负样本，从而更好地学习用户偏好。

技术框架：DynamicPO是一个即插即用的框架，可以与现有的DPO方法结合使用。它主要包含两个模块：动态边界负样本选择（Dynamic Boundary Negative Selection）和双边距动态beta调整（Dual-Margin Dynamic beta Adjustment）。动态边界负样本选择模块负责识别和选择模型决策边界附近的负样本，而双边距动态beta调整模块则负责根据边界模糊度调整每个样本的优化强度。

关键创新：DynamicPO的关键创新在于其动态调整负样本选择和优化强度的机制。与现有方法不同，DynamicPO不是静态地使用所有负样本，而是根据模型的状态和样本的特性动态地选择和调整负样本。这种动态调整机制可以有效地避免梯度抑制现象，从而提高模型的性能。

关键设计：在动态边界负样本选择模块中，论文使用了一种基于模型预测概率的策略来识别边界附近的负样本。具体来说，它选择那些模型预测概率接近正样本的负样本。在双边距动态beta调整模块中，论文使用了一种基于双边距的策略来调整优化强度。具体来说，它对那些边界模糊的样本使用更大的优化强度，而对那些边界清晰的样本使用更小的优化强度。损失函数仍然基于DPO，但beta参数会根据样本的边界模糊度进行动态调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DynamicPO在三个公共数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在某个数据集上，DynamicPO相对于基线方法提升了超过5%的HR@10指标。此外，DynamicPO的计算开销很小，可以很容易地集成到现有的推荐系统中。

🎯 应用场景

DynamicPO可应用于各种基于LLM的推荐系统，尤其是在需要利用大量负样本进行偏好学习的场景中。例如，它可以用于电商推荐、新闻推荐、视频推荐等领域，提升推荐的准确性和用户满意度。该研究对于提升LLM在推荐系统中的应用具有重要的实际价值和指导意义。

📄 摘要（原文）

In large language model (LLM)-based recommendation systems, direct preference optimization (DPO) effectively aligns recommendations with user preferences, requiring multi-negative objective functions to leverage abundant implicit-feedback negatives and sharpen preference boundaries. However, our empirical analyses reveal a counterintuitive phenomenon, preference optimization collapse, where increasing the number of negative samples can lead to performance degradation despite a continuously decreasing training loss. We further theoretically demonstrate that this collapse arises from gradient suppression, caused by the dominance of easily discriminable negatives over boundary-critical negatives that truly define user preference boundaries. As a result, boundary-relevant signals are under-optimized, weakening the model's decision boundary. Motivated by these observations, we propose DynamicPO (Dynamic Preference Optimization), a lightweight and plug-and-play framework comprising two adaptive mechanisms: Dynamic Boundary Negative Selection, which identifies and prioritizes informative negatives near the model's decision boundary, and Dual-Margin Dynamic beta Adjustment, which calibrates optimization strength per sample according to boundary ambiguity. Extensive experiments on three public datasets show that DynamicPO effectively prevents optimization collapse and improves recommendation accuracy on multi-negative preference optimization methods, with negligible computational overhead. Our code and datasets are available at https://github.com/xingyuHuxingyu/DynamicPO.