LLMs在推荐系统中的应用：数据增强策略

"大语言模型在推荐系统中的应用主要集中在数据增强方面，通过LLMs的丰富知识和自然语言处理能力来提升推荐系统的性能。本文针对如何有效利用LLMs解决推荐系统的问题进行了探讨，并提出了解决方案，包括数据增强策略以及应对挑战的方法。" 大语言模型（LLMs）在推荐系统中的应用是一个新兴的研究领域，它旨在利用LLMs的强大功能来改进传统推荐算法的性能。推荐系统通常基于用户的历史行为和物品属性来预测用户的喜好，但单纯依赖这些信息可能无法完全捕捉到用户的动态兴趣。LLMs，如BERT、GPT等，由于其对自然语言的深入理解和广泛的知识，可以为推荐系统提供额外的信息源。 在本研究中，作者提出了一种数据增强方法，利用LLMs对用户-物品隐式反馈、用户档案和物品属性进行增强。这种增强策略有助于提升推荐系统的准确性和丰富性，特别是在处理包含大量文本信息的数据集时。增强后的特征可以作为推荐系统输入的一部分，与基础的side information结合，形成更全面的用户和物品表示。 然而，将LLMs应用于推荐系统面临两个主要挑战。首先，LLMs的输入长度通常受到限制，不适合处理大规模的item数据，这对于推荐系统中常见的all-item rank任务尤为困难。为解决这个问题，研究者建议先用基础推荐模型（如LightGCN）筛选出一个有限的item候选集，然后利用LLMs进行精细化的排名。 其次，LLMs的数据增强可能会引入噪声，因为它们生成的内容可能并不完全适合特定的推荐任务。为了减轻这一问题，研究者提出了两种祛噪策略：对增强的隐式反馈进行剪枝以去除不可靠的部分，以及使用Mean Absolute Error (MAE)等方法来校正增强的特征，确保其可靠性。 大语言模型在推荐系统中的应用是一项具有挑战性的任务，但通过数据增强和针对性的解决方案，可以有效克服现有问题，提高推荐系统的准确性和鲁棒性。这项工作为未来结合自然语言处理技术与推荐系统的研究提供了新的思路和实践方向。