智能化推薦系統中特征匹配與可信度協同演化機制研究

中圖分類號：TP31 文獻標志碼：A

0 引言

隨著個性化服務需求的持續增長，推薦系統已成為信息篩選的重要工具，但現有方法特征匹配精度受限且可信度建模單一，難以適應用戶行為的復雜性與反饋的異質性，影響推薦質量與用戶信任交互的穩定演化。多源數據融合與行為感知精細化趨勢下，構建特征匹配與可信度之間的協同演化機制成為提升推薦系統智能水平與自適應能力的重要路徑。

1智能化推薦系統總體結構

智能化推薦系統的總體結構以模塊化計算流為基礎架構形式，圍繞特征匹配子路徑與可信度動態建模路徑的雙向反饋機制展開，由數據采集模塊、特征表達模塊、匹配建模模塊、可信度演化模塊、協同反饋模塊以及推薦生成模塊構成完整的系統執行序列。具體如圖1所示。

圖1智能化推薦系統總體結構

2特征匹配機制建模與優化

2.1多源特征的結構化表示與統一嵌入方法

在智能化推薦系統的特征表達模塊中，多源異構特征須經過統一結構化處理與嵌入映射，以實現匹配路徑中用戶與物項之間語義空間的一致性和計算可導性。該過程要求將離散類特征、數值類特征與上下文特征編碼為維度對齊的稠密向量并保證在參數優化過程中具備端到端學習能力。用戶側的靜態屬性如地域、性別、年齡與動態行為序列均須轉化為固定維度的向量表示，而物項側的結構屬性如類型標簽、嵌入關鍵詞與內容編碼等亦須采用一致策略映射至同一語義空間，不同模態特征經獨立嵌人模塊處理后進行維度統一。設用戶側原始輸人特征為 X_u ，物項側原始輸入特征為 X_v 。定義2個嵌入函數：

其中， e_u 是用戶嵌入向量， e_v 是物項嵌入向量， d 是統一嵌入空間的預設維度 I_u 和 f_v 均由多層感知機構成。每個MLP層包含線性映射和非線性激活函數，通過多層堆疊學習從原始特征到語義嵌人空間的復雜非線性變換[1]。嵌人函數由多層感知機構成，在每層使用線性映射與激活函數進行非線性變換，對連續特征采用歸一化處理后直接輸入嵌入層，進而對離散特征使用獨立的查找表實現稀疏索引編碼[2]。不同嵌入路徑最終輸出須進行歸一化以適配后續匹配層中的相似度計算，歸一化約束形式為：

|e_u|₂=1，|e_v|₂=1

該規范保證在點積結構中相似度值保持穩定梯度范圍，同時允許相似度函數具備良好的尺度不變性與方向敏感性，為匹配函數的可微設計提供基礎輸入保障，在協同演化路徑中與可信度估值函數共享嵌入向量源，以提升系統反饋一致性與結構整合效率。

2.2匹配函數構建中的非線性交互與可微相似度建模

在智能化推薦系統結構中的匹配建模模塊內部，匹配函數的核心設計目標為構建一類對特征空間中高階交互具有表達能力、在訓練階段保持連續可微并能通過梯度反傳機制優化的非線性相似度函數。該函數以用戶與物項嵌入向量為輸入，輸出匹配分值作為協同演化機制中損失計算與可信度更新的核心驅動變量，經典的點積結構在高階關系建模方面表達受限，故在系統中采用多維特征交叉與門控激活機制構建深層匹配網絡，設嵌入向量為 e_v?e_u ，則基本交叉輸入向量為：

z=[e_u;e_v;e_u?e_v∣e_u-e_v∣]

其中， e_u 和 e_v 分別表示用戶和物項的嵌入向量，均為維度為 d 的實數向量，結果為一個長度為 4d 的新向量。拼接項中包含了4種不同維度的語義關系表示：直接拼接用戶與物項向量 e_u?e_v ，用于保留原始特征空間的結構信息；Hadamard積 e_u?e_v 表示向量之間的元素級乘積，強化對特征維度間交互關系的建模能力；而丨 e_u-e_v| 則表示兩向量在每一維上的絕對差。經過2層非線性轉換與輸出映射構造匹配得分函數：

其中， ?（???） 為ReLU或PReLU等非線性激活函數， σ（?） 為Sigmoid或Tanh激活函數， W₂，W₁ 為全連接權重矩陣， b₁、b₂ 為偏置項，輸出匹配得分 s∈[0 1]作為預測評分或排序輸入[3]

3可信度量化機制建構與動態更新

3.1交互行為驅動的初始可信度生成與表達方法

在智能化推薦系統的可信度建模模塊中，初始可信度的生成基于用戶與物項之間的交互行為記錄，須將日志數據編碼為可訓練的連續型信任變量并將其輸人模型計算流程，同時與特征匹配路徑進行結構對齊，以實現后續協同演化機制的參數融合。智能化推薦系統接收原始行為數據后對交互事件進行標準化表示，定義用戶 u_i 與物項 v_j 之間的交互集合為 H_ij= {h₁ ， h₂ ，…， h_k} ，其中每個 h_t 表示一次具體交互，包含行為類型 a_t 、停留時長 ξ_lt 、行為延遲 d_t 等可量化屬性，系統設定行為效應函數為：

其中， w₁?₁w₂?₂?₃ 分別表示行為類型、停留時長與延遲對交互效能的加權因子，均為系統預設或訓練中動態調節參數[4]。為反映交互行為時效性對信任評估的影響，系統引入時間衰減權重 γ_t 。該權重隨行為發生時間距今的間隔 Δt （即當前系統時間與行為 h_t 發生時間的差值）呈指數衰減：

其中， λ 為時間衰減系數，控制權重衰減的速度[5]

3.2時序演化下的可信度動態更新與收斂調節機制

智能化推薦系統的可信度演化模塊中，為實現交互反饋對信任表達的動態塑造，須構建一套具備時間敏感性、參數可控性與更新收斂性的可信度迭代機制，使其在多輪交互過程中能夠反映行為變化趨勢并保持與特征匹配路徑輸出的權重協同狀態。智能化推薦系統定義用戶 u_i 與物項 v_j 在第 χ_t 次交互之后的可信度為 c_ij^（t） ，基于上一輪歷史狀態 c_ij^（t-1） 與當前行為輸入估值 ψ（H_ij^（t） ）構建更新函數：

其中， α 表示歷史記憶衰減因子，取值范圍為[0，1]，用于調節歷史可信度對當前狀態的權重比例， ψ 0 ?H_ij^（t） ）為第 χ_t 輪交互下的行為估值函數，定義形式與初始可信度階段一致，以保證參數可繼承性[6。該遞推模型在結構上具備一階馬爾可夫性質，支持在推薦系統模型中通過端到端優化方式進行聯合訓練。高頻交互條件下，為防止可信值產生過沖或收斂不穩定，系統引入梯度壓縮項對更新路徑進行平滑調節，定義收斂調節函數為：

Δc_ij^（t）=∣c_ij^（t）-c_ij^（t-1）∣

設置收斂閾值 ε ，當 Δc_ij^（t）lt;ε 時停止對該路徑的進一步更新操作，閾值 ε 通常設定為 1^e-3 級別的穩定范圍，若連續3輪 Δc_ij^（t） 均小于該閾值，可信值進入凍結狀態，直接作為匹配路徑中的權重調節項輸出參與評分計算。

4特征匹配與可信度的協同演化機制

4.1協同演化框架設計：特征與可信度雙向反饋結構

在智能化推薦系統的整體架構中，特征匹配路徑與可信度演化路徑構成了模型的雙主體信息驅動結構。通過參數聯動、梯度交叉與結構耦合的方式，建立了雙向反饋回路，從而實現了交互數據在語義層與信任層的動態協同演化，前期特征匹配模塊中已構建用戶嵌入向量 e_u∈R^d 與物項嵌入向量 e_v∈R^d ，借助非線性匹配函數輸出預測評分值 s_uv ，該評分函數已在匹配結構中定義為：

s_?uv=σ（W_?2?φ（W_?1?z+b_?1）+b_?2）

其中， z 為拼接輸入向量，包含 e_u?e_v 、元素積 e_u?? e_v 與距離項丨 e_u-e_v∣，σ（?） 為 Sigmoid 函數， φ Ξ（Λ?Λ） 為ReLU或PReLU激活函數， W₁，W₂ 為全連接權重矩陣， b₁、b₂ 為偏置項。可信度路徑中，動態可信值 c_uv^（t） 在每輪交互后由以下公式迭代生成：

其中， ψ（H_ij^（t） ）表示交互行為的置信估值函數， 為歷史記憶因子。為實現特征匹配路徑與可信評分路徑的交互反饋，系統引入權重控制調節函數構造協同評分輸出：

其中 δ_?β 為系統可學習參數，用于調控可信度對評分函數的增益效應。該結構將置信輸出作為乘性因子耦合入推薦主路徑，進而在每輪訓練中將置信方向的變化反向傳導至嵌入層的權重更新路徑，使模型在交互行為發生變化時能夠動態更新匹配結構的梯度方向。系統同時設置置信校正反饋層用于觀測預測評分殘差與可信估計之間的結構差異，通過構造反向誤差項對可信路徑中的歷史參數進行權重更新，進而實現“置信度調控匹配評分、匹配誤差修正信任表達”的雙向聯動過程。

4.2聯合優化目標函數與損失協同調節機制

在智能化推薦系統的訓練階段，為實現特征匹配路徑與可信度演化路徑在參數空間中的協同優化，須構建一套聯合目標函數體系，以統一損失表達方式，將評分預測誤差與信任表達偏差納人同一優化框架實現聯合反向傳播，進而保證2個路徑在誤差梯度傳播過程中具備同向性、收斂性與可調節性。系統采用帶置信度加權的聯合損失函數定義如下：

L_total=L_match+λ?L_trust

其中， L_total 為整體聯合優化目標， L_match 為評分預測損失項， L_trust 為可信度擬合損失項， λ 為調節因子，用于控制2個子路徑損失在梯度傳播過程中的相對權重比例。其中，評分損失項采用二元交叉熵定義為：

sfinal）

其中， y_uv 表示實際交互標簽， s_uv^final 為經由可信度調節后的最終匹配評分值； L_trust 項用于衡量可信度預測路徑對歷史置信數據的擬合能力，采用均方誤差形式進行建模，定義如下：

其中， c_uv^（t） 表示實際可信度估計值， 表示模型當前預測的可信評分， L_trust 的存在使得信任路徑中的參數在訓練過程中不僅接收結構性輸入，還受到損失反饋驅動，從而維持系統可信張量與真實行為統計的偏差在合理范圍內，系統通過聯合損失函數將2類目標耦合至統一優化過程中，在反向傳播階段聯合計算2個損失分支對共享嵌入參數 ?L_total/?e_u??L_total/?e_v 的梯度值，使系統在訓練中不斷調整向量表達以滿足匹配準確與信任合理2個條件，該結構支持基于樣本置信度的動態權重自調節策略，即在訓練過程中， λ 可定義為：

其中， γ 為置信度敏感因子，用于提升高可信樣本在訓練中的影響程度，同時抑制低可信樣本對參數更新方向的干擾，使系統具備基于置信度反向引導損失收斂的能力，進而實現損失函數層面的協同調節機制。

4.3收斂性分析與高頻反饋下的魯棒性調控

在特征匹配與可信度協同演化機制中，由于推薦系統訓練過程存在用戶行為變化頻繁、反饋密度不均、樣本置信權重波動劇烈等復雜因素，模型面臨梯度震蕩、路徑更新不穩定與局部極值陷入等風險，須從收斂路徑設計與魯棒性控制機制2個層面構建穩態調節方案，確保系統在高頻反饋條件下具備數值穩定性與泛化能力。從收斂機制層面看，系統訓練采用聯合損失函數作為目標優化對象：

L_total=L_match+λ?L_trust

其中， L_match 與 L_trust 分別依賴于嵌入向量空間與置信估值張量構成不同方向的梯度流，模型訓練過程中的收斂性表現為在有限步長內損失函數梯度范數 。在聯合訓練過程中，若2條路徑梯度方向差異較大，將導致交替優化難以同步收斂。針對該問題，系統在梯度更新階段引人交叉梯度投影機制，即設特征路徑梯度為 ，信任路徑梯度為 ，定義投影角度為：

當 θ 超過設定閾值 θ_max 時，進行梯度方向調和處理，即令：

g_total=η?g_match+（1-η）?g_trust

其中， η 為調和系數，用于緩解路徑間梯度沖突。在魯棒性調控方面，針對高頻交互場景下部分樣本置信度劇烈震蕩引發的局部擾動問題，系統引入可信度增量懲罰項并設置波動閾值 ε ，當 Δc_uv^（t）gt;ε 時觸發置信凍結機制，強制保持當前置信狀態不參與下一輪反饋更新，以減少劇烈置信擾動對損失方向的干擾。此外，系統在訓練過程中引入批次級平滑函數對每輪損失變化速率進行限制，定義為：

ΔL_total^（ι）=∣L_total^（ι）-L_total^（ι-1）∣

若連續2輪 ΔL_total^（t） 高于設定閾值，則動態降低學習率為：

其中， η₀ 為初始學習率， κ 為下降系數，通過損失曲率調整學習率變化速度，有效避免系統因局部激增陷入非平穩區間。整體機制以投影梯度調和、置信凍結過濾與損失曲率控制為核心構建收斂一魯棒聯合調節策略，使系統具備在非均勻交互分布下保持結構收斂性與行為擾動魯棒性的能力。

5實驗驗證

為了驗證特征匹配與可信度協同演化機制在推薦場景中的性能表現，文章基于MovieLens-1M數據集構建統一嵌入空間與置信度表達結構，采用用戶評分序列、內容屬性標簽及時間戳信息分別映射至 d= 64維嵌入向量。匹配路徑采用雙層全連接網絡構建非線性交互函數，可信度路徑以時間衰減控制滑動窗口內的行為一致性估值，由動態加權函數輸出置信張量作為匹配模塊輸出調節因子。實驗還構建協同評分函數，損失函數采用聯合優化結構，其中 λ=0.6 ，置信梯度投影調和參數設為 η=0.65 ，采用Adam優化器，初始學習率0.001，batchsize為512，最大訓練輪數設為30，每輪訓練均在驗證集上記錄RMSE、NDCG@10 、收斂輪次與可信度擬合誤差并與傳統矩陣分解（MatrixFactorization，MF）、無信任路徑的DNN模型、單路徑帶注意力機制的匹配模型進行對比。實驗結果如表1所示。

表1實驗數據

實驗結果顯示，協同機制模型在4項指標中均優于其他3種結構。

6結語

文章系統構建了融合多源特征嵌人、可信度動態建模與協同反饋優化的雙路徑機制，在結構層面實現了參數共享與梯度協同，在訓練層面構建了基于置信度驅動的聯合損失函數，借助投影調節與魯棒性控制提升了模型在高頻交互條件下的收斂效率與穩定性，為復雜行為驅動下的智能推薦系統演化提供了可推廣的結構路徑與優化范式。未來可進一步拓展至跨域推薦與在線學習環境下的實時信任建模框架。

參考文獻

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（編輯 王雪芬）

Research on the co-evolution mechanism of feature matching and credibility in intelligent recommendation systems

NING Xiaoguang， YANG Chunwang， HUO Da （The54th Research Institute of CETC， Shijiazhuang O50O81， China）

Abstract：Against the backdropof thecontinuous evolution of intellgent recommendationsystems，traditional models oftentreat feature matching and credibility modeling as independentcomponents，making itdificulttoestablish collborative feedback and dynamic adjustment mechanisms.This separation negatively impacts the accuracy of recommendation resultsand the stabilityofthe system.Feature matching serves as the foundation for decision-making， whilecredibility，representing behavioral consistencyand trust weighting，playsa critical role inoptimizing recommendation logic.This study proposes a co-evolution mechanism between feature matching and credibility，which buildsa bidirectional feedback path through embeddedmodeling，dynamic updating，and joint optimization，thereby enhancing modeladaptabilityand robustnessandimproving theefectivenessandreliabilityof recommendations in complex interactive scenarios.

Key Words：intellgent recommendation system； feature matching;evolution of credibility；collborative mechanism