LLMRec:大语言模型在多模态推荐系统中的应用与挑战
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更新于2024-08-03
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"大语言模型LLMs在多模态推荐系统的应用中,通过引入数据增强策略,如隐式反馈增强、item-attribute增强和user-profile增强,以改善推荐效果。LLMRec框架利用LLMs的自然语言理解和知识,增强side information的建模,同时采用去噪机制提高数据可靠性。然而,LLMs在推荐领域的应用面临推荐任务适应性和token长度限制的挑战。"
在当前的推荐系统中,尤其是像X、Netflix、微博和朋友圈这样的平台,推荐不仅仅基于用户与物品的交互历史,还涉及到丰富的多模态信息,如文本、图像和音频。这些side information有助于缓解稀疏交互带来的问题,但同时也引入了噪声和质量问题。大语言模型(LLMs)因其强大的自然语言处理能力与内置知识,成为解决这一问题的新途径。
LLMRec框架创新性地将LLMs应用于推荐系统,提出三个数据增强策略。首先,隐式反馈增强利用LLMs理解用户行为,丰富用户-物品交互的信息。其次,item-attribute增强使模型能更好地理解物品属性,提高推荐的相关性。最后,user-profile增强则强化了用户画像的构建,更准确地捕捉用户偏好。此外,LLMRec采用去噪机制,例如通过修剪噪声边和基于MAE(Mean Absolute Error)的特征增强,确保增强数据的可靠性。
然而,将LLMs应用到推荐系统并非易事。主要挑战之一是LLMs并未针对推荐任务进行训练,其理解推荐场景的能力有限。再者,由于LLMs对输入序列长度的限制,无法直接处理大规模物品集合的排序问题。为应对这些挑战,研究者可能需要设计特殊的模型结构或推理策略,例如分块处理长序列,或者利用LLMs的预训练能力进行特征提取,再结合特定推荐算法进行后续处理。
大语言模型在多模态推荐系统中的应用展现出了巨大的潜力,但也带来了新的技术和理论挑战。通过不断的研究与创新,未来有望实现更智能、更个性化的推荐服务,提升用户体验。
2023-11-21 上传
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