图1. 基于大语言模型的推荐系统 尽管现有的基于LLM的推荐系统(Recommender Systems, RSs)取得了巨大的成功,但仍然存在一些局限性。例如在现有推荐算法中自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)和推荐任务之间仍存在语义差距问题。尽管预训练的大型语言模型(Pretrained Large Language Models, LLMs)在理解和生成自...
因此,一个新的推荐框架LLMRec被提出以利用大语言模型有效地协助推荐系统。具体地,LLMRec提出使用三种基于大语言模型的数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统,这三种数据增强策略是: i)隐式反馈的增强 ii) 物品属性的增强 iii) 用户画像的增强。 这三种数据增强的方式不仅充份地利用了数据集的文本信息和大语言模...
为了应对这些挑战,基于大模型(LLMs)的推荐系统逐渐崭露头角。 大模型(LLMs)是指具有庞大参数规模的深度学习模型,如GPT-3、BERT等。它们具有强大的文本处理能力,可以处理大量的文本数据,并从中提取有用的信息。在推荐系统中,大模型可以帮助我们更好地理解和分析用户的行为和兴趣,从而为用户提供更准确的推荐。 然而...
该系统具有良好的扩展性和实用性，可广泛应用于电商、社交、资讯等领域。关键字：大模型；推荐系统；智能推荐；深度学习；用户体验 第一章 绪论 1.1 研究背景及意义 在互联网高速发展的背景下，用户遭遇了信息过载的挑战[1]。海量数据导致用户在筛选信息时效率低下，耗费大量时间。为解决这一问题，个性化推荐系统...
三、新闻推荐实现方案 我们将通过以下步骤构建高效的新闻推荐系统,结合通义千问或其他大模型的大模型能力,完成从数据处理、用户画像生成到推荐结果的全过程。 3.1 已有的文章进行打标签 为了更好地理解和处理新闻内容,我们需要对已有文章进行打标签。标签可以帮助我们更精确地召回和排序新闻。
近年来,随着人工智能技术的发展,基于AI大模型的智能推荐系统得到了越来越广泛的应用。本文将就基于AI大模型的智能推荐系统进行探讨。 一、AI大模型的原理 AI大模型是指参数量较大、复杂度较高的人工智能模型。在智能推荐系统中,AI大模型可以通过深度学习等技术,从海量的数据中学习用户的偏好和行为规律,进而实现更准确...
上海银行申请基于大模型多智能体的理财推荐系统及方法专利，提升了客户体验 金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，上海银行股份有限公司申请一项名为“一种基于大模型多智能体的理财推荐系统及方法”的专利，公开号CN 119048244 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于大模型多智能体...
专利摘要显示，本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于大语言模型的可解释性推荐系统、方法、设备及介质，所述系统包括：协同关系分词器，其用于得到用户表示和项目表示；协同信息适配器，其用于获得用户和项目之间的语义表示；协同表示模块，其使得所述适配表示能够注入到修改后的大语言模型的每一层中；结构化提示模块...
TLDR本文研究了通过输入增强来提高大语言模型个性化内容推荐性能的各种提示策略。提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。 实验结果表明,将原始内容描述与LLM使用这些提示策略生成的增强输入文本相结合,可以提高推荐性能。这一发现强调了在大语言模...
1. **隐式反馈的增强**：LLMRec直接增强潜在交互，利用大语言模型作为知识感知采样器来增加pair-wise的BPR训练数据。这种方式利用数据集中的文本信息和大语言模型的优势，从自然语言的角度构建用户偏好模型，而不仅仅是依赖于ID级别的交互。2. **物品属性的增强**：在传统的使用辅助信息的推荐系统中，...