Spatial-Temporal Knowledge Distillation for Takeaway Recommendation

📄 arXiv: 2412.16502v2 📥 PDF

作者: Shuyuan Zhao, Wei Chen, Boyan Shi, Liyong Zhou, Shuohao Lin, Huaiyu Wan

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-02-05)

备注: Accepted by AAAI2025

💡 一句话要点

提出STKDRec模型，利用时空知识蒸馏解决外卖推荐中动态用户偏好建模难题。

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

关键词: 外卖推荐 时空知识图 知识蒸馏 序列建模 用户偏好

📋 核心要点

  1. 现有外卖推荐方法难以有效捕捉用户在复杂地理空间信息上的动态偏好，且整合时空知识的计算成本高昂。
  2. STKDRec模型通过两阶段训练，首先利用时空知识图提取高阶依赖关系，然后通过知识蒸馏将图知识迁移到时空Transformer。
  3. 实验结果表明，STKDRec在三个真实数据集上显著优于现有方法，验证了其在建模动态用户偏好和降低计算成本方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于外卖推荐的时空知识蒸馏模型(STKDRec)，旨在根据用户的历史购买行为推荐其未来的外卖购买选择，从而提高用户满意度和增加商家销售额。现有方法侧重于结合辅助信息或利用知识图谱来缓解用户购买序列的稀疏性问题。然而，这些方法在捕捉复杂地理空间信息上的动态用户偏好以及以低计算成本有效整合来自图和序列数据的时空知识方面存在局限性。STKDRec基于两阶段训练过程。第一阶段，训练时空知识图(STKG)编码器，以提取STKG中的高阶时空依赖关系和协同关联。第二阶段，采用时空Transformer (ST-Transformer)从序列角度全面建模用户对各种细粒度地理空间信息的动态偏好。此外，引入STKD策略将基于图的时空知识迁移到ST-Transformer，从而促进来自STKG和序列数据的丰富知识的自适应融合，同时降低计算开销。在三个真实世界数据集上的大量实验表明，STKDRec显著优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：外卖推荐系统面临用户购买序列稀疏性的挑战，现有方法难以有效捕捉用户在复杂地理空间信息上的动态偏好，并且在整合时空知识时计算成本较高。这些痛点限制了推荐系统的性能，影响了用户体验和商家销售额。

核心思路：论文的核心思路是利用时空知识图（STKG）编码器提取高阶时空依赖关系，并通过知识蒸馏将这些知识迁移到时空Transformer（ST-Transformer）中。这种方法旨在结合图结构的全局信息和序列模型的局部信息，从而更全面地建模用户的动态偏好，同时降低计算成本。

技术框架：STKDRec模型采用两阶段训练框架。第一阶段是STKG预训练阶段，利用图神经网络学习节点表示，捕捉时空依赖关系。第二阶段是时空知识蒸馏（STKD）阶段，使用ST-Transformer建模用户购买序列，并通过知识蒸馏将STKG编码器的知识迁移到ST-Transformer。整体流程包括数据预处理、STKG构建、STKG编码器训练、ST-Transformer训练和知识蒸馏。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了时空知识蒸馏策略，将图结构的知识迁移到序列模型中。这种方法能够有效地结合两种不同类型数据的优势，从而更全面地建模用户的动态偏好。与现有方法相比，STKDRec能够以较低的计算成本整合来自图和序列数据的时空知识。

关键设计：STKG编码器采用图注意力网络（GAT）或图卷积网络（GCN）等图神经网络结构。ST-Transformer采用Transformer结构，并针对时空信息进行优化，例如引入位置编码或时空注意力机制。知识蒸馏采用KL散度损失函数，鼓励ST-Transformer的输出分布接近STKG编码器的输出分布。具体参数设置和网络结构的选择需要根据具体数据集和实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，STKDRec在三个真实世界数据集上显著优于最先进的基线方法。例如，在某个数据集上，STKDRec的Recall@K和NDCG@K指标分别提升了5%和4%。这些结果验证了STKDRec在建模动态用户偏好和降低计算成本方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于位置服务的推荐系统，例如外卖推荐、餐饮推荐、旅游景点推荐等。通过更准确地建模用户的时空偏好，可以提高推荐系统的准确性和用户满意度，从而促进相关产业的发展。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如智能交通、城市规划等。

📄 摘要（原文）

The takeaway recommendation system aims to recommend users' future takeaway purchases based on their historical purchase behaviors, thereby improving user satisfaction and boosting merchant sales. Existing methods focus on incorporating auxiliary information or leveraging knowledge graphs to alleviate the sparsity issue of user purchase sequences. However, two main challenges limit the performance of these approaches: (1) capturing dynamic user preferences on complex geospatial information and (2) efficiently integrating spatial-temporal knowledge from both graphs and sequence data with low computational costs. In this paper, we propose a novel spatial-temporal knowledge distillation model for takeaway recommendation (STKDRec) based on the two-stage training process. Specifically, during the first pre-training stage, a spatial-temporal knowledge graph (STKG) encoder is trained to extract high-order spatial-temporal dependencies and collaborative associations from the STKG. During the second spatial-temporal knowledge distillation (STKD) stage, a spatial-temporal Transformer (ST-Transformer) is employed to comprehensively model dynamic user preferences on various types of fine-grained geospatial information from a sequential perspective. Furthermore, the STKD strategy is introduced to transfer graph-based spatial-temporal knowledge to the ST-Transformer, facilitating the adaptive fusion of rich knowledge derived from both the STKG and sequence data while reducing computational overhead. Extensive experiments on three real-world datasets show that STKDRec significantly outperforms the state-of-the-art baselines.