LLMRec：大语言模型在多模态推荐系统中的应用与挑战

"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。