序列推荐中的新突破：交叉子序列意图对比学习

2023-12-28 22:31:31

神经网络利用意图推动序列推荐的突破

引言

序列推荐系统，如亚马逊的个性化推荐和网飞的流媒体建议，是现代数字体验不可或缺的一部分。为了提供最相关的建议，这些系统必须了解用户不断变化的意图和偏好。神经网络技术正在引领这项任务的变革，而交叉子序列意图对比学习方法（ICSRec）正处于这一变革的最前沿。

什么是 ICSRec 方法？

ICSRec 是一种创新方法，用于从序列数据中提取用户意图。它建立在对比学习的基础之上，这是一种无监督学习技术，无需标记数据。

工作原理

ICSRec 的工作流程包括以下步骤：

数据预处理： 将原始序列数据转换为数字表示。
交叉子序列生成： 从原始序列中创建子序列的组合，称为交叉子序列。
意图对比学习： 利用对比学习技术，模型学习区分正样本和负样本，从而提取出序列中的相关特征。
序列推荐： 使用训练后的模型预测用户接下来最有可能交互的项目。

交叉子序列的优势

交叉子序列允许模型从不同的角度审视序列数据，从而更有效地捕捉隐藏的模式和意图。

意图对比学习的优点

对比学习无需标记数据，可显着减少人工标注的需要，从而降低开发成本和时间。

代码示例

以下是一个使用 ICSRec 进行序列推荐的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据
data = np.loadtxt('sequences.csv', delimiter=',')

# 划分训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2)

# 对标签进行编码
le = LabelEncoder()
y_train = le.fit_transform(y_train)
y_test = le.transform(y_test)

# 创建 ICSRec 模型
model = ICSRec()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测序列
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
print("准确率：", accuracy_score(y_test, predictions))