02 3.25
Breaking Information Cocoons: A Hyperbolic Framework for Balancing Exploration and Exploitation in Recommender Systems
Yale
Snap推荐系统易形成信息茧房，限制用户接触多样内容；理想做法是用层次表示同时支持深度(利用)与广度(探索)，但欧氏方法难刻画层次，纯双曲方法虽擅长层次建模却缺少对用户/物品语义的理解、也没有平衡探索与利用的原则化机制。HERec 在双曲空间平衡探索与利用：(1) 语义增强的层次机制把文本描述与协同信息在双曲空间直接对齐，梯度分析证明该对齐有效利用了双曲流形结构；(2) 通过优化 Dasgupta cost 的自动层次聚类，无需预设超参即可发现层次结构，支持用户可调的探索-利用权衡。实验中 utility 指标最高提升 5.49%、diversity 指标提升 11.39%，有效缓解信息茧房。
INSIGHT双曲空间天然适配层次结构(深度对应利用、广度对应探索)，配合文本语义对齐补足纯双曲方法缺语义理解的短板。对内容多样性、破茧诉求强的社区/UGC 推荐有借鉴：用 Dasgupta cost 自动层次聚类省去人工分层超参，并把探索强度做成用户可调，兼顾相关性与多样性。
Qiyao Ma, Menglin Yang, Mingxuan Ju, Tong Zhao, Neil Shah, Rex Ying
arXiv·2024-11-21·Relevance 3 · Novelty 4 · Practical 3 · Evidence 4 · Timely 2