Multi-Margin Loss: Proposal and Application in Recommender Systems

推荐系统通过根据用户的预测偏好向其推荐物品来引导用户浏览大量信息。基于协同过滤的深度学习技术因其简单明了，仅依赖用户-物品交互而重新受到欢迎。通常，这些系统由三个主要组件组成：交互模块、损失函数和负采样策略。最初，研究人员着重于通过开发复杂的交互模块来提高性能。然而，最近的趋势是优化损失函数和负采样策略。这种转变导致对对比学习的兴趣增加，对比学习将相似的对拉近，将不相似的对推远。对比学习涉及关键实践，如大量数据增强、大批量处理和难负采样，但这些也带来了挑战，如高内存需求和某些负样本的低利用率。所提出的多边界损失（MML）通过引入多个边界和负样本的不同权重来解决这些挑战。这使得MML不仅能够有效地利用最难的负样本，还能利用其他非平凡的负样本，提供了一种更简单但更有效的损失函数，尤其是在资源有限的情况下，其表现优于更复杂的方法。在两个知名数据集上的实验表明，当使用较少数量的负样本时，与基线对比损失函数相比，MML的性能提高了高达20%。

论文旨在解决推荐系统中的物品推荐问题，通过提出一种新的损失函数Multi-Margin Loss来优化负采样策略，提高推荐性能。这是否是一个新问题？

论文的关键思路是提出一种新的损失函数Multi-Margin Loss，通过引入多个margin和变化权重的负样本，有效地利用了难负样本和其他非平凡负样本，从而提高推荐性能。相比当前领域的研究，这篇论文的思路更加简单有效。

论文通过实验验证了Multi-Margin Loss的有效性，与基线对比，当使用较少的负样本时，Multi-Margin Loss的性能提高了高达20%。此外，论文还提到了contrastive learning的一些关键实践，如数据增强、大批量训练和难负采样，以及这些实践所带来的挑战。论文使用了两个公认的数据集进行实验，并开源了代码。值得进一步深入研究的是，如何将Multi-Margin Loss应用于其他推荐系统模型中。

在推荐系统领域，最近的相关研究包括： 1.《Neural Collaborative Filtering》 2.《Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives》 3.《Session-based Recommendation with Graph Neural Networks》