近年来，随着人工智能技术的快速发展，推荐系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。其中，序列推荐系统（SR）作为一种能够捕捉用户动态偏好的推荐系统，受到了广泛的关注和研究。然而，尽管研究人员在模型开发方面做出了巨大努力，但数据质量问题却常常被忽视。为了解决这一问题，中国科学技术大学和华为诺亚方舟实验室的研究人员提出了一种名为DR4SR的新型数据中心范式，该范式旨在通过数据集再生来提高序列推荐系统的性能。
DR4SR（Dataset Regeneration for Sequential Recommendation）是一种基于数据中心的序列推荐系统开发框架。与传统的模型中心范式不同，DR4SR更加注重数据的质量和多样性。它通过重新生成训练数据集，使得数据集具有更好的泛化能力和适应性，从而提高序列推荐系统的性能。
为了实现这一目标，DR4SR采用了一种模型无关的数据集再生方法。这意味着DR4SR可以与各种不同的模型架构相结合，而不仅仅是针对特定的模型进行优化。通过这种方式，DR4SR可以最大限度地发挥数据的潜力，而不受限于特定的模型设计。
为了进一步提高数据集的适应性，研究人员还提出了DR4SR+框架。该框架在DR4SR的基础上增加了一个模型感知的数据集个性化模块，可以根据目标模型的特点对数据集进行定制化的调整。这使得DR4SR+能够更好地适应不同模型的需求，进一步提高序列推荐系统的性能。
为了验证DR4SR和DR4SR+的有效性，研究人员在四个广泛使用的数据集上进行了广泛的实验。结果显示，无论是与传统的模型中心方法相比，还是与现有的数据增强方法相比，DR4SR和DR4SR+都能够显著提高序列推荐系统的性能。这表明数据中心范式在提高序列推荐系统性能方面具有巨大的潜力。
然而，尽管DR4SR和DR4SR+在实验中取得了令人鼓舞的结果，但仍然存在一些挑战和局限性。首先，数据集再生的过程需要消耗大量的计算资源和时间，这可能会限制其在实际应用中的可行性。其次，数据集的个性化可能会引入过拟合的风险，特别是在数据集规模较小的情况下。因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素，并进行适当的权衡。
