Sequential recommendation is a popular task in academic research and close to real-world application scenarios, where the goal is to predict the next action(s) of the user based on his/her previous sequence of actions. In the training process of recommender systems, the loss function plays an essential role in guiding the optimization of recommendation models to generate accurate suggestions for users. However, most existing sequential recommendation techniques focus on designing algorithms or neural network architectures, and few efforts have been made to tailor loss functions that fit naturally into the practical application scenario of sequential recommender systems. Ranking-based losses, such as cross-entropy and Bayesian Personalized Ranking (BPR) are widely used in the sequential recommendation area. We argue that such objective functions suffer from two inherent drawbacks: i) the dependencies among elements of a sequence are overlooked in these loss formulations; ii) instead of balancing accuracy (quality) and diversity, only generating accurate results has been over emphasized. We therefore propose two new loss functions based on the Determinantal Point Process (DPP) likelihood, that can be adaptively applied to estimate the subsequent item or items. The DPP-distributed item set captures natural dependencies among temporal actions, and a quality vs. diversity decomposition of the DPP kernel pushes us to go beyond accuracy-oriented loss functions. Experimental results using the proposed loss functions on three real-world datasets show marked improvements over state-of-the-art sequential recommendation methods in both quality and diversity metrics.


翻译:顺序建议是学术研究中的一项普遍任务,与现实世界应用情景相近,目标是根据用户先前的行动顺序预测用户的下一步行动。在建议系统的培训过程中,损失功能在指导优化建议模型以便为用户提供准确的建议方面发挥着不可或缺的作用。然而,大多数现有的顺序建议技术侧重于设计算法或神经网络结构,而没有作出多少努力来调整自然适合顺序推荐系统实际应用情景的损失功能。基于分级的损失,如跨渗透性和贝伊斯人个性化评级(BPR),在顺序建议领域被广泛使用。我们说,这种目标功能在指导优化建议模型中,在指导优化建议模型中,忽略了一个序列要素之间的依赖性;不是平衡准确性(质量)和多样性,而只是过度强调准确的结果。因此,我们建议基于 " 稳定点点 " 程序(DPP)的两种新的损失功能,在对随后的项目或时间级质量排序(BPR)进行调整后,可以用于估算准确性质量(DPD-B-R)的顺序排序中, 将数据序列序列序列功能用于测量之后的自然损失排序。

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