Looking Farther with Confidence: Uncertainty-Guided Future Learning for Sequential Recommendation
不确定性引导的未来学习增强序列推荐
🧭 序列推荐 · 未来监督 · 不确定性估计 ★ 深度解读
City University of Hong Kong · Shenzhen Technology University · Peking University · Huazhong University of Science and Technology
提出不确定感知框架，根据模型对当前预测的置信度动态调节多步未来监督权重，显著提升序列推荐性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 自适应未来监督权重：用当前预测的熵计算实例级权重，对不确定样本降低未来监督强度，避免噪声注入。可直接复用到电商序列模型的训练中，尤其适合用户行为稀疏或点击噪声多的场景。
- 零推理开销的辅助训练：未来监督和对比学习仅作为训练期正则化，推理时完全移除，不增加线上延时。业务中可放心加入未来辅助任务，不影响部署效率。
- 未来对比学习对齐全局趋势：将未来K个物品的嵌入做平均池化作为“未来视野”正样本，与当前用户表示对齐，然后区分其他用户的未来视野。这种全局偏好对齐可强化用户长期兴趣的建模，适合长周期购买决策的商品推荐。
- 模型无关的即插即用设计：框架可集成到Transformer、LLM增强等不同骨干结构上，实验表明对SASRec、DuoRec、LLM-ESR均有稳定提升，适合在现有推荐系统中快速尝试。