[论文解读] A Survey on Diffusion Models for Recommender Systems

Jianghao Lin, Jiaqi Liu+6 more|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2024

Recommender Systems and Techniques被引用 4

一句话总结

本综述首次全面概述了推荐系统中扩散模型（DMs）的应用，将其应用划分为三个领域：数据工程与编码、直接推荐建模以及个性化内容生成。综述强调了扩散模型在生成能力、表征学习和训练稳定性方面的优势，为该新兴领域未来的研究提供了路线图。

ABSTRACT

While traditional recommendation techniques have made significant strides in the past decades, they still suffer from limited generalization performance caused by factors like inadequate collaborative signals, weak latent representations, and noisy data. In response, diffusion models (DMs) have emerged as promising solutions for recommender systems due to their robust generative capabilities, solid theoretical foundations, and improved training stability. To this end, in this paper, we present the first comprehensive survey on diffusion models for recommendation, and draw a bird's-eye view from the perspective of the whole pipeline in real-world recommender systems. We systematically categorize existing research works into three primary domains: (1) diffusion for data engineering & encoding, focusing on data augmentation and representation enhancement; (2) diffusion as recommender models, employing diffusion models to directly estimate user preferences and rank items; and (3) diffusion for content presentation, utilizing diffusion models to generate personalized content such as fashion and advertisement creatives. Our taxonomy highlights the unique strengths of diffusion models in capturing complex data distributions and generating high-quality, diverse samples that closely align with user preferences. We also summarize the core characteristics of the adapting diffusion models for recommendation, and further identify key areas for future exploration, which helps establish a roadmap for researchers and practitioners seeking to advance recommender systems through the innovative application of diffusion models. To further facilitate the research community of recommender systems based on diffusion models, we actively maintain a GitHub repository for papers and other related resources in this rising direction https://github.com/CHIANGEL/Awesome-Diffusion-for-RecSys.

研究动机与目标

• 系统性地对扩散模型在推荐系统中的应用进行分类与分析，涵盖三个关键领域：数据工程、推荐建模和内容呈现。
• 识别使扩散模型在推荐任务中有效的核心特性，包括其生成能力、鲁棒的表征学习能力以及训练稳定性。
• 突出扩散推荐系统中与数据隐私、数字版权和模型可解释性相关的重大挑战。
• 通过识别尚未充分探索的研究方向（如与大语言模型的集成和因果学习），为未来研究提供结构化路线图。
• 维护一个公开的 GitHub 代码库，收集并整理推荐系统中扩散模型相关资源，以加速该领域研究。

提出的方法

• 提出三级分类体系：(1) 用于数据工程与编码的扩散模型（如数据增强、表征增强），(2) 作为推荐模型的扩散模型（如直接偏好建模与排序），(3) 用于内容呈现的扩散模型（如生成时尚或广告创意）。
• 分析扩散模型的去噪过程作为学习复杂数据分布并生成与用户偏好一致的高质量、多样化样本的关键机制。
• 回顾现有方法，探讨如何通过学习解耦且鲁棒的潜在表征，使扩散模型适应稀疏、噪声或低质量的协同信号。
• 研究扩散模型与其他范式（如大语言模型（LLMs）用于可解释推荐，因果学习用于反事实推理）的集成。
• 讨论隐私与版权问题的技术解决方案，包括神经水印、对抗性扰动、联邦学习和差分隐私。
• 维护一个公开的 GitHub 代码库，用于收集和组织扩散模型在推荐系统领域中的论文与资源。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效应用扩散模型以增强推荐系统中的数据表征并扩充用户-物品交互数据？
• RQ2 与传统生成模型（如 VAEs、GANs）相比，扩散模型在推荐任务中具有哪些关键优势？
• RQ3 扩散模型在哪些方面可用于生成个性化、高质量的内容（如时尚设计或广告创意）？
• RQ4 如何将扩散模型与大语言模型集成，以提升推荐的可解释性与用户信任？
• RQ5 在基于扩散模型的内容生成中，与数字版权和数据隐私相关的重大挑战有哪些，如何缓解？

主要发现

• 与 VAEs 和 GANs 相比，扩散模型在生成能力和表征学习方面表现更优，能够生成与用户偏好高度一致的高质量、多样化样本。
• 扩散模型的去噪框架确保了训练的稳定性，并能有效建模推荐系统中复杂、多粒度的数据分布。
• 在数据工程与编码中的应用通过增强潜在表征和扩充稀疏交互数据，提升了模型的泛化能力。
• 基于扩散的推荐模型通过直接建模用户偏好动态，在 Top-N 排序和序列推荐等任务中实现了最先进性能。
• 在内容呈现方面，扩散模型能够生成个性化、多模态的创意内容（如时尚、广告），显著提升用户参与度与个性化水平。
• 与大语言模型的集成可生成上下文相关、类人化的推荐解释，从而提升透明度与用户满意度。