Evaluation on Entity Matching in Recommender Systems

随着推荐系统的发展，实体匹配成为关键技术之一。早期方法多依赖手工特征或概率模型，受限于数据异构性和规模。近年来，Transformer、图神经网络（如GNEM）和大模型（如GPT系列）推动了语义理解的突破，但在跨数据集、跨平台场景中的评估仍缺乏统一标准。特别是在对话推荐和知识图谱集成中，实体匹配的准确性直接影响系统性能。已有工作多集中在单一数据源或特定任务，缺少面向真实场景的全面评测体系。本文基于此背景，提出了具有代表性和规模的Reddit-Amazon-EM数据集，填补了跨平台实体匹配评估的空白。

当前实体匹配方法在多源、多模态环境下表现参差不齐，缺乏统一的评估基准。尤其是在推荐系统中，实体匹配的准确性直接影响推荐效果和用户体验。传统方法如BM25、Faiss在语义理解方面有限，深度学习模型虽提升性能，但计算成本高，鲁棒性不足。面对真实场景中的噪声、多义性和动态变化，如何构建高效、准确、可扩展的匹配系统成为难题。本文旨在通过构建高质量数据集，系统评估多种方法，为解决这一瓶颈提供基础。

第一，构建了包含4000余个手工标注的跨平台电影实体对应关系的公开数据集，提供了标准化评测平台。第二，提出融合图神经网络和大模型的混合匹配策略，结合结构化和语义信息，显著提升匹配性能。第三，系统性比较传统规则、嵌入、图神经和大模型方法，揭示各自优势与局限，为后续研究提供指导。第四，扩展实体匹配应用到对话推荐场景，验证模型在实际交互中的鲁棒性和实用性。这些创新推动了实体匹配技术的理论和工程发展。

• �� 数据采集：从Reddit提取电影标题，利用标题相似度和元数据筛选候选，结合GPT-3.5辅助标注，手工确认实体对应。• 构建数据集：共标注869个Reddit标题，匹配5045个唯一Amazon电影实体，划分训练、验证、测试集。• 方法评估：采用BM25、Faiss、GNEM、ComEM和嵌入+模糊匹配，结合结构和语义信号，进行多指标评估。• 训练与调优：对深度模型进行超参数调优，确保公平比较。• 实验设计：在不同场景下测试模型性能，包括静态匹配和对话场景，分析召回率、F1等指标。• 结果分析：统计性能差异，结合具体案例分析模型优劣。• 公开资源：提供数据、代码，支持复现和后续研究。

使用Reddit和Amazon公开对话数据，构建实体匹配任务。将标注数据分为训练（30,124样本）、验证（7,532）和测试（9,414），确保模型泛化能力。评估指标包括Recall@k、Precision@k、F1和准确率。对比传统方法（BM25、Faiss）与深度模型（GNEM、ComEM）以及混合策略。模型训练采用GPU加速，调优超参数，进行多轮交叉验证。还在多轮对话场景中测试模型鲁棒性，分析不同模型在复杂语义环境下的表现差异。

GNEM在Reddit-Amazon-EM上达到F1 96.29%，比BM25高出约18%，表现出优越的语义区分能力。在对话场景中，GNEM的R@5达7.30%，优于其他方法。混合模型Emb+Fuzzy也表现良好，F1为86.68%。传统方法如BM25和Faiss在召回率上表现较好，但精确率较低，显示出语义理解不足。模型推理速度方面，GNEM和ComEM在GPU上效率较高，适合大规模应用。这些结果验证了多模态融合和深度学习在实体匹配中的有效性。

该技术可应用于知识图谱构建、跨平台推荐、对话系统中的实体识别等场景。企业可利用该方法实现商品、电影、人物等实体的自动对齐，提升推荐准确性和用户体验。需要结合具体业务数据进行模型微调，确保匹配的准确性和鲁棒性。未来还可扩展到多模态信息融合，如图片和描述，进一步丰富实体信息，推动智能推荐系统的发展。

当前方法依赖大量手工标注，扩展到其他实体类别或大规模应用时成本较高。模型在极端语义歧义或噪声环境下表现仍有限，鲁棒性有待提升。对多模态信息的融合尚不充分，未来需优化模型结构以适应更复杂场景。此外，模型训练和推理成本较高，限制了实时应用的可能性。未来研究应关注半监督学习、迁移学习等策略，以降低成本并增强泛化能力。