社交网络中的主动推荐：基于邻居干扰的因果推断框架NIRec

研究人员针对传统推荐系统局限于用户历史兴趣导致的"信息茧房"问题，创新性提出社交网络主动推荐任务PRSN，开发了基于邻居干扰的因果推荐框架NIRec。该研究通过干扰表征估计和事后学习优化两大模块，实现了通过调整目标项目在邻居中的曝光来间接引导用户兴趣，在三个真实数据集上的半仿真实验验证了其引导有效性，为突破推荐系统的兴趣固化提供了新思路。

　　

在信息爆炸的时代，推荐系统已成为我们获取内容的重要门户。然而，当前主流推荐系统存在一个致命缺陷——它们过度依赖用户历史行为，不断强化用户的固有兴趣，最终将用户困在"信息茧房"中。这种现象不仅限制了用户的视野，还可能加剧社会观点极化。更糟糕的是，当平台试图直接向用户推荐非兴趣范围内的内容时，往往会遭遇用户的抵触，导致推荐效果不佳。

针对这一困境，来自中国科学技术大学的研究团队在《AI Open》发表了一项创新研究。他们发现社交网络中存在着有趣的"邻居效应"：用户更容易接受朋友喜欢的内容。基于这一洞察，研究团队提出了全新的解决方案——不直接改变对目标用户的推荐，而是通过调整其社交邻居的内容曝光来间接引导用户兴趣。这种迂回策略巧妙地避开了用户的直接抵触，为打破信息茧房提供了新思路。

研究团队采用了三个关键技术方法：首先构建半仿真数据集模拟用户反馈，使用矩阵分解对齐评分分布；其次设计干扰表征模块，通过掩码图卷积和注意力机制捕捉邻居影响；最后开发事后学习优化算法，在平衡引导效果和邻居体验损伤的前提下调整项目曝光。实验基于Ciao、Epinions和Filmtrust三个真实社交网络数据集展开。

研究结果部分，《社交网络中的主动推荐》得出了系列重要发现：在"干扰表征估计"部分，研究证实邻居的干扰效应强度系数β显著影响引导效果，当β=10时NIRec的交互概率提升指标IoIP达到0.226，远超基线方法；"目标用户选择"实验显示，当用户初始兴趣阈值t=1时，系统能实现最佳引导效果；"邻居优化"研究表明，通过合理调整目标用户群的社交连接，可以进一步提升27%的引导效率。

这项研究的创新价值在于：首次将因果推断中的网络干扰概念引入推荐系统，提出了可量化的邻居干扰表征方法；开发了兼顾引导效果和用户体验的双目标优化框架；为社交推荐系统提供了可解释的干预策略。这些突破不仅解决了推荐系统长期存在的兴趣固化问题，也为社交媒体平台的内容分发策略提供了新工具。未来，该技术有望应用于新闻推荐、健康信息传播等多个领域，帮助构建更加开放、多元的信息生态系统。

值得注意的是，研究也揭示了当前方法的局限性：对多跳邻居影响的建模还不够完善，这为后续研究指明了方向。随着大语言模型等新技术的发展，将推理规划能力融入主动推荐系统，或将开启下一代智能推荐系统的新篇章。