CNP-Diff:面向推荐的条件邻域扰动扩散模型
Cnp-diff: conditional neighborhood perturbation diffusion for recommendation
1. 浙江经济职业技术学院 数字技术学院, 杭州 310018
2. 浙江工业大学 计算机科学与技术学院, 杭州 310023
3. 浙江师范大学 计算机科学与技术学院, 浙江 金华 321004
摘要
针对现有条件扩散推荐模型在极度稀疏数据场景下，易受低相似度邻居噪声干扰的问题，提出一种条件邻域扰动扩散模型(CNP-Diff)。该模型构建自适应邻域扰动(ANP)模块，通过分布感知机制，自适应计算动态相似度阈值以划分邻居质量：保留高置信度强邻居的特征以维持信号保真度，对低置信度的弱邻居施加选择性噪声扰动；随后利用门控机制融合原始聚合特征与扰动特征，生成鲁棒的协同条件以引导扩散模型逆向去噪。同时，在模型训练阶段引入一致性正则化，提升模型对扰动的适应性。在三个公开基准数据集上的实验表明，该模型优于现有基准模型。特别是在极度稀疏的Yelp数据集上，NDCG@10和Recall@10指标较最优基准模型分别提升了25.13%和10.82%。所提模型通过自适应扰动策略，有效缓解了静态邻域聚合引入的噪声干扰，显著提升了生成式推荐系统在稀疏场景下的去噪能力与鲁棒性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62503425)
浙江省2025年度高校国内访问学者教师专业发展项目(FX2025174)
浙江经济职业技术学院高层次培育项目(X2025004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0066
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-02] 优先出版
引用本文
凌非, 文茜琳, 马钢峰, 等. CNP-Diff:面向推荐的条件邻域扰动扩散模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0066. (Ling Fei, Wen Xilin, Ma Gangfeng, et al. Cnp-diff: conditional neighborhood perturbation diffusion for recommendation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0066. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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