Dec, 2023

发掘大型语言模型在可解释推荐中的潜力

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TL;DR通过使用大型语言模型 (LLMs)，我们提出了简单而有效的两阶段解释性推荐框架 LLMXRec，旨在进一步提高解释质量。与大多数现有的基于 LLM 的推荐系统不同，LLMXRec 侧重于先前推荐模型与基于 LLM 的解释生成器之间的紧密协作。通过采用一些关键的微调技术，包括参数高效的指导微调和个性化提示技术，我们能够生成可控且流畅的解释，以实现解释推荐的目标。我们提供了三个不同的角度来评估解释的有效性，并在几个基准推荐模型和公开可用的数据集上进行了大量实验。实验证据不仅在有效性和效率方面取得了积极的结果，还揭示了一些以前未知的结果。为了方便在这个领域的进一步探索，我们开源了完整的代码和详细的原始结果。
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发现论文，激发创造
  • XRec: 可解释的推荐系统的大型语言模型

    这项研究介绍了一种名为 XRec 的模型无关框架，利用大型语言模型（LLMs）的语言能力推动可解释的推荐系统的发展，该框架通过集成协作信号和设计轻量级的协作适配器使 LLMs 能够理解用户和物品之间的复杂模式并更深入地了解用户的偏好，全面且有意义的解释能力优于其他基准方法。

    Jun, 2024

  • GenRec: 大型生成式推荐模型

    使用大型语言模型 (LLM) 为基础的生成式推荐 (GenRec) 方法，通过解释上下文、学习用户偏好和生成相关推荐，充分利用大型语言模型编码的丰富知识，为推荐系统带来革命性的潜力和未来发展方向。

    Jul, 2023

  • 基于大规模语言模型的不确定性感知可解释推荐

    为了提高用户满意度和建立信任，推荐系统内提供解释尤为重要，特别是对为用户定制的推荐物品进行解释。在这个研究领域中，主要方法是生成基于文本的解释，主要侧重于应用大型语言模型（LLMs）。然而，由于时间限制和计算资源限制，对于可解释性推荐来说，细化 LLMs 的工作并不可行。作为替代方案，当前的方法是训练提示而不是 LLMs。在这项研究中，我们开发了一个模型，利用用户和项目输入的 ID 向量作为 GPT-2 的提示。我们在多任务学习框架内使用联合训练机制来优化推荐任务和解释任务。这种策略能更有效地探索用户的兴趣，提高推荐的效果和用户满意度。通过实验，在 Yelp、TripAdvisor 和 Amazon 数据集上，我们的方法在解释能力评估指标上分别达到 1.59 DIV、0.57 USR 和 0.41 FCR，相比于四种现有技术，表现出卓越性能。此外，我们发现所提出的模型能够确保在这三个公共数据集上文本质量的稳定。

    Jan, 2024

  • LlamaRec：利用大型语言模型进行两阶段推荐排序

    最近，大型语言模型 (LLMs) 在语言理解和生成方面取得了显著的进展，通过利用文本特征，定制 LLMs 也被应用于推荐，并在各种推荐场景中展示出改进。为了验证所提出框架的有效性，在基准数据集上与最先进的基线方法进行比较，我们的实验结果证明了 LlamaRec 的性能，在推荐性能和效率方面都取得了卓越的表现。

    Oct, 2023

  • 探究大型语言模型对推荐系统的影响：一次广泛的综述

    大规模语言模型（LLMs）在重新塑造推荐系统中的重要性得到强调，将其价值归因于传统推荐系统中缺乏的独特推理能力。与缺乏直接用户交互数据的传统系统不同，LLMs 在推荐物品方面表现出卓越的熟练度，展示了其理解语言细微差别的能力，这标志着推荐领域的一个基本范式转变。在充满活力的研究领域中，研究人员积极利用 LLMs 的语言理解和生成能力重新定义推荐任务的基础。本文详细探讨了 LLMs 在推荐框架中的固有优势，包括细微的语境理解、在不同领域之间无缝切换、采用统一的方法、利用共享数据库的全面学习策略、透明的决策制定和迭代改进。尽管具有改变潜力，但仍存在挑战，包括对输入提示的敏感性、偶尔的误解以及意外的推荐，这需要对 LLM 驱动的推荐系统进行持续的完善和演进。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型作为推荐解释的评估器

    使用 LLMs 作为评估者能够提供准确、可重复和经济高效的解决方案，用于评估推荐解释文本的质量。

    Jun, 2024

  • 个性化和可解释推荐的大型语言模型调查

    最近几年，推荐系统 (Recommender Systems) 在自然语言处理 (Natural Language Processing) 领域迎来了巨大的变革，得益于大型语言模型 (Large Language Models) 的出现。这些模型，如 OpenAI 的 GPT-3.5/4 和 Meta 的 Llama，在理解和生成类似人类的文本方面展示了前所未有的能力，从而在个性化和可解释性推荐领域引发了范式转变，因为大型语言模型提供了处理大量文本数据以增强用户体验的多功能工具集。为了全面了解现有的基于大型语言模型的推荐系统，本综述旨在分析推荐系统如何从大型语言模型的方法中受益。此外，我们还描述了个性化解释生成 (Personalized Explanation Generating) 任务中的主要挑战，包括冷启动问题、公平性和偏见问题。

    Nov, 2023

  • 推荐系统中的大型语言模型调查

    本文概论了基于大型语言模型的推荐系统，提出了两种主要类型（分别为判别型 LLM 推荐 DLLM4Rec 和生成型 LLM 推荐 GLLM4Rec），分别从方法、技术和性能等方面对现有的 LLM 推荐系统进行了系统的分类和评估，并指出了主要挑战和有价值的发现。

    May, 2023

  • 大语言模型时代的推荐系统

    本论文对基于大型语言模型（LLMs）的推荐系统进行了全面综述，总结了 LLMs 在推荐系统中的应用方法，包括预训练、微调和提示，并讨论了未来方向。

    Jul, 2023

  • 巨型语言模型增强少样本推荐系统的表示能力

    利用大型语言模型（LLMs）处理明确反馈可以提高推荐系统在少样本场景中的性能。LLMs 具备生成和逻辑推理能力，能够有效处理明确反馈，成为增强推荐系统性能的组成部分。

    Dec, 2023