Apr, 2024

大型语言模型作为对话式电影推荐系统的研究

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TL;DR本文通过在线实验的方式，从用户的角度探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行个性化电影推荐的有效性。研究结果显示，LLMs 提供较强的推荐解释能力，但缺乏整体个性化、多样性和用户信任。此外，不同的个性化提示技术对用户感知的推荐质量影响不大，而用户观看的电影数量起到了更重要的作用。与此同时，LLMs 展示了更好地推荐知名度较低或小众化电影的能力。通过定性分析，我们发现与用户交互体验中的积极和消极关联的关键对话模式，并得出结论：为了获得高质量的 LLMs 推荐，提供个人背景和示例至关重要。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 在对话式推荐系统中利用大型语言模型

    本文提出了一个使用大型语言模型的端到端大规模语音推荐系统，并介绍了一些技术和实现细节，包括用户偏好理解、灵活对话管理、基于 LLM 的用户仿真器等。

    May, 2023

  • 用户兴趣旅程的大型语言模型

    这篇文章旨在通过大型语言模型对用户活动进行细致和透彻的理解，从而提高推荐平台上用户的个性化体验和更深层次的理解。通过提取兴趣轨迹并通过大型语言模型进行描述，我们证明了这种方法可以为用户提供深入、可解释和可控的理解，为用户体验提供新的可能性。

    May, 2023

  • 会话式推荐的项目语言模型

    通过使用 Item-Language Model（ILM） ，我们提出了一种解决当前推荐系统方法中所面临的关键问题的方法，该方法既可以对用户交互信号进行编码，也可以利用预训练的 Large-language Models（LLMs）处理这些编码。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型是具有竞争力的几乎是零启动推荐器，适用于基于语言和项目的偏好

    传统的推荐系统利用用户对项目的偏好历史记录来推荐新内容，而现代对话界面则提供了一种基于语言偏好表达的基本不同模式。本文研究了大型语言模型 (LLM) 的提示范式在使用基于项目和语言偏好的推荐中与最先进的基于项目的协同过滤 (CF) 方法相比的应用。通过收集既包含基于项目偏好又包含基于语言偏好的新数据集，以及用户对多种（有偏见的）推荐项目和（无偏见的）随机项目的评分，支持了这一调查。在众多实验结果中，我们发现对于纯语言偏好（无项目偏好）的情况，LLM 在近乎冷启动的情况下与基于项目的 CF 方法相比提供了有竞争力的推荐性能，尽管其在这个特定任务上没有进行监督训练（零射击）或只有少数标签（少射击）。这一点尤其令人鼓舞，因为基于语言偏好的表示比基于项目或基于向量的表示更加可解释和可审查。

    Jul, 2023

  • 大型语言模型的可控推荐

    通过引入监督学习任务和基于强化学习的对齐过程，本研究明显提升了大型语言模型在推荐系统中遵循指示并保持高精度性能的能力。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型提升样本效率的推荐系统

    大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展，在各种任务中展现出与人类语言相似的能力，为推荐系统中的应用提供了新的机会。本文具体研究了 LLM 增强推荐系统的样本效率，即模型在有限数量的训练数据下达到卓越性能的能力，并提出了 Laser 框架来验证大型语言模型能够提升推荐系统的样本效率。在两个公共数据集上进行的广泛实验表明，Laser 仅需少量训练样本就能达到甚至超越基于整个训练集训练的传统推荐模型，在样本效率上表现出优势。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型用于生成式推荐：调研与前瞻讨论

    近年来，大型语言模型在不同领域特别是自然语言处理和计算机视觉中得到广泛应用，推荐系统也出现了这种趋势。这篇综述论文从三个问题的角度探讨了基于大型语言模型的生成式推荐的进展、方法和未来方向：1）什么是生成式推荐，2）为什么推荐系统应该向生成式推荐发展，以及 3）如何为各种推荐系统任务实现基于大型语言模型的生成式推荐。希望这篇综述可以提供探索这一有趣且新兴话题所需的背景和指导。

    Sep, 2023

  • 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