Mitigating Popularity Bias in Sequential Recommendations with Sparse Prior-Regularized Objective
稀疏先验正则化目标缓解序列推荐流行度偏差
🧭 流行度偏差缓解 · 稀疏概率训练目标 ★ 深度解读
Sber AI Lab · Lomonosov Moscow State University (MSU) · HSE University
把流行度先验注入 entmax 变分目标，让稀疏支持集由上下文与流行度共同决定，仅改 loss 即可去偏
📌 工作参考价值（3 点）
- 可直接作为训练目标替换：在 SASRec/GRU4Rec 等序列召回中，把 softmax CE 换成 PR-entmax，只需在 logits 上加 γ log q 后过 entmax，损失用 Fenchel-Young；线上推理仍用原始 logits，避免改变线上打分分布。q 可用训练集 item frequency 估计，属于离线固定先验。
- 超参搜索经验：α 在 1.2–1.6 且 1.5 附近 robust；γ 控制 debias 强度。电商可先固定 α=1.5，单独扫 γ，用 NDCG-Coverage/Novelty Pareto 前沿选点，而不是只看单点；同时用 Lorenz-style 曝光曲线观察头部集中度。
- 大 catalog 落地注意：entmax 需要迭代求阈值 τ，训练比 CE 慢约 20%，但无额外显存；若 item 量极大，可先在 sampled softmax 基础上做稀疏化或在小流量验证。该方法无架构改动，适合作为现有 pipeline 的轻量去偏插件。