基于条件指导扩散的生成式推荐方法

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1. 痛点问题

传统的推荐系统通常使用单个向量来表示用户的兴趣，这种方法难以捕捉用户兴趣的多样性和变化性，导致推荐结果不够精准和个性化。

2. 解决方案

本成果提出了一种名为GCDR的基于条件指导扩散的生成式推荐模型。GCDR通过学习多个用户分布来捕捉用户兴趣的多样性和变化性，从而实现更精准和个性化的推荐。

技术核心：

条件指导扩散：GCDR使用用户特定的嵌入向量来编码用户的长期兴趣，并使用用户的近期交互序列和类别偏好来指导扩散过程，从而生成与用户当前兴趣相关的嵌入向量。

多分布学习：GCDR学习多个用户分布，每个分布对应于用户的一个特定兴趣，例如用户对不同类别的偏好。

个性化编码：GCDR使用个性化编码来整合用户的长期兴趣、短期兴趣和类别偏好，并将其作为扩散模型的输入。

预期形成的产品或服务：

基于GCDR的个性化推荐系统，可用于电商、视频、新闻、科普宣教等场景。

GCDR模型库，可供开发者用于构建自己的推荐系统。

图1. 基于条件指导扩散的生成式推荐过程的示意图

个性化推荐系统在电商、视频、新闻、科普宣教等场景中具有广泛的应用前景。随着用户对个性化推荐需求的不断提高，GCDR等先进的推荐模型将具有巨大的市场潜力。

1）继续优化GCDR模型，提高推荐效果和效率。

2）将GCDR应用于更多场景，例如广告推荐、社交推荐等。

3）开发基于GCDR的推荐系统平台，为开发者提供便捷的工具和资源。