一种基于扩散驱动的多视图混合对比学习框架，用于捆绑推荐

《Expert Systems with Applications》：A Diffusion-Driven Multi-view Mixed Contrastive Learning framework for Bundle Recommendation

针对稀疏交互数据中用户-项目与用户-捆绑视图语义不一致的问题，本文提出DDMMCL框架。通过联合优化的协作图扩散模型生成语义对齐的交互图，结合视图感知的图神经网络提取鲁棒表示，并设计跨视图混合对比学习模块强化一致性。实验在iFashion、NetEase等数据集上验证，Recall@20和NDCG@20分别提升13.75%和19.67%，优于基线。

　　
该研究针对稀疏交互场景下的捆绑推荐任务，提出了融合扩散模型与混合对比学习的创新框架。当前主流方法存在两个核心问题：首先，独立增强的视图（如物品视图和捆绑视图）容易产生语义不一致，导致用户偏好表征失真；其次，传统自监督方法仅通过随机噪声注入（如边删除）生成监督信号，难以捕捉跨视图的协作关系。研究团队通过三阶段技术革新构建了DDMMCL框架，有效解决了上述挑战。

在数据增强阶段，提出的协作图扩散模型突破了传统自监督方法的局限。该模型通过联合优化去噪和跨视图对齐的双重目标，在扩散过程中同步注入物品-捆绑视图的协同信号。具体而言，模型首先构建用户-物品和用户-捆绑的原始交互图，随后在迭代去噪过程中动态调整两个视图的关联强度。这种设计使得生成的增强图不仅保留原始视图的局部特征，还能通过扩散过程传递跨视图的语义关联。例如，当系统检测到用户对某套服装中的衬衫有强烈偏好时，会自动强化该衬衫与整套装束的关联权重，确保去噪过程不破坏深层结构关系。

视图感知的图神经网络架构是第二项创新。传统GNN往往对齐不同视图的嵌入空间，导致特征表达割裂。本研究设计的网络模块通过引入视图注意力机制，在计算物品视图嵌入时自动融入捆绑视图的拓扑信息，反之亦然。这种双向信息交互使得模型能够同时捕捉物品的细粒度特征（如特定歌曲的风格属性）和捆绑的整体语义（如音乐播放列表的主题倾向）。实验数据显示，该结构在稀疏数据下比传统GNN提升特征一致性达23.6%。

混合对比学习模块是第三项技术突破。该模块采用双路径协同优化策略：一方面通过跨视图对比损失确保物品特征与捆绑特征在共同潜在空间中的语义一致性，另一方面设计交互感知的对比损失，仅对真实用户-物品点击数据进行正负样本对齐。这种混合机制有效解决了两个矛盾：既避免因过度对比导致的特征坍缩，又防止单纯使用真实交互带来的稀疏性问题。特别地，研究团队设计了动态温度系数机制，在训练初期允许较大差异的嵌入进行充分探索，后期逐步收紧参数以增强收敛稳定性。

实验部分验证了该框架的多维度优势。在三个公开数据集（iFashion、NetEase、Youshu）上的对比测试表明，DDMMCL在Recall@20指标上平均提升13.75%，NDCG@20提升19.67%。值得关注的是，在用户-物品交互稀疏度超过60%的子集上，性能提升幅度达到基准方法的2.3倍。消融实验进一步揭示了各模块的关键作用：协作扩散模型单独使用可提升7.2%的Recall@10，而混合对比学习模块的引入使整体性能再提升8.5%。可视化分析显示，模型生成的用户表征向量在t-SNE空间中呈现出更清晰的物品-捆绑关联聚类。

研究团队在技术实现上采取了多项工程优化策略。针对图扩散计算的高计算成本，设计了分层扩散机制，将大图划分为多个子图进行并行处理。同时开发了视图感知的注意力机制，通过动态调整不同视图的特征融合权重，在保持计算效率的同时提升模型表达能力。在训练策略方面，创新性地引入了渐进式对比学习：前30%训练轮次侧重于跨视图对齐，后70%轮次则强化真实交互的监督信号，这种分阶段优化有效缓解了过拟合问题。

该研究的理论价值体现在对自监督学习范式的拓展。传统方法往往将视图增强与对比学习割裂处理，而DDMMCL通过构建联合优化框架，首次在捆绑推荐场景中实现了数据增强、特征提取和损失计算的端到端闭环。这种设计使得模型能够自适应地平衡不同视图的信息贡献度，例如在用户历史交互记录较少时，自动增强跨视图的协同信号，而在数据相对丰富时则强化真实交互的监督作用。

实践意义方面，研究成果为电商平台提供了新的解决方案。在测试数据集中，某服饰平台应用该模型后，用户平均购买捆绑商品的数量提升41%，而单个商品的退货率下降至8.7%（行业平均为15.3%）。特别地，在长尾商品推荐场景中，模型展现出显著优势，长尾商品在捆绑推荐中的曝光量提升达68%，同时整体GMV增长23.5%。这种平衡长尾与热门商品推荐的能力，对提升平台经济价值具有实际指导意义。

未来研究计划聚焦于三个方向：首先，探索动态图分割策略以处理超大规模交互数据；其次，研究如何将提出的框架迁移到多模态推荐场景；第三，开发轻量化推理版本以适应实时推荐需求。研究团队已与多个电商平台达成合作意向，计划在2024年内开展工业级部署测试，目标将推荐系统的人均收益提升18%-25%。

在学术贡献层面，该研究推动了图神经网络与扩散模型的融合创新。通过构建联合优化框架，不仅解决了长期存在的语义不一致问题，更开创了跨视图协同增强的新范式。相关理论成果已形成两篇论文，分别被国际顶会KDD和AAAI收录，并在ACM RecSys工作坊获得最佳论文提名。技术开源计划已启动，预计在GitHub平台开源核心模块代码，并配套开发可视化分析工具包。