Adapting Knowledge Graphs for Behavior Denoising in Sequential Recommendation
在序列推荐中适配知识图谱进行行为去噪
🧭 知识图谱校准的行为去噪 · 序列推荐 ★ 深度解读
Northeastern University, Shenyang, China
用结构化匹配的 KG 证据离线校准样本保留系数，对历史与目标加权去噪，不改动推理模型
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商/推荐系统常有商品知识图谱，但直接引入 GNN 会增加推理成本；AdaptedKG 的范式是离线用 KG 为每个训练样本算好保留系数，训练时只做加权，backbone 和推理流程完全不变，非常适合作为现有序列模型或去噪模型的插件。
- 结构匹配采样的去偏思路可以直接复用：对交互项按 popularity、KG degree、linkage status 分层匹配构造背景和参考集，再比较路径覆盖度/支持度，避免高流行度或高连接度 item 天然获得高置信度。
- 目标 loss 重加权公式 r_T = min(1, 2Q(...)) 简单实用：当候选 item 的 KG 支持度低于匹配参考中位数时降低其训练权重，可在电商 CTR/CVR 训练中抑制不可靠点击或误触样本。
- 方法对 SASRec、STEAM、BirDRec、SSDRec 四个 backbone 均有提升，说明这种外部 KG 校准信号与日志内部去噪机制互补，可以作为统一的上游样本置信度模块接入不同推荐模型。