DiffCold: A Diffusion-based Generative Model for Cold-Start Item Recommendation
扩散模型解决冷启动推荐的跷跷板困境
🧭 冷启动物品推荐 · 扩散模型生成表示 ★ 深度解读
Shanghai Jiao Tong University · Xiaohongshu Inc.
提出DiffCold扩散框架，用检索增强聚合与模拟对齐统一温冷表示，同时提升冷热物品性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 扩散模型用于物品嵌入生成：用内容特征作为条件引导逆扩散过程，在温物品上训练，对冷物品生成与温物品分布一致的嵌入，电商可直接移植到新品冷启动，避免跷跷板困境。
- 检索增强的起点初始化：对冷物品，基于内容相似度检索top-k温物品，聚合其嵌入作为扩散起点，远优于纯噪声，保留个性化信息，工程实现简单，适合大规模线上推理。
- 模拟表示对齐训练技巧：训练时用温物品的内容和聚合起点模拟冷生成过程，并通过对比学习对齐到真实温表示，这种“模拟冷启动”的对齐策略可推广到其他生成式表示学习场景。
- 轻量级扩散设计：步数T=20、线性调度即可达最优，时间开销与普通模型持平，证明扩散模型在推荐系统中能够兼顾效果与效率，可低成本部署。