推荐系统的数据构建问题 接下来讨论数据构建的问题,这里只讨论一个数据集MovieLens,原因是MovieLens可能是所有推荐数据集里面最常用的,大概有70%的推荐系统论文会使用该数据集。 MovieLens数据集的数据收集过程如下。首先需要建立一个新的账号去这个网站进行交互,刚开始系统对这个新账号是一无所知的,因此系统会问这个用户...
sequentialsequential是指序列推荐,也就是基于用户过去的点击历史,预测他接下来要点击的新闻。 straightforwardstraightforward是直接推荐,也就是不告诉模型用户的点击历史,预测用户下一个要点击的新闻。 seen从每个任务中,选择一个提示模板作为不可见提示(即在训练集中没有相关模板构建的数据),用于评估模型的零样本泛化能力。
实时推荐系统需要处理高并发的请求,采用缓存、分片等技术提升系统的响应速度。通过流处理框架(如Apache Kafka、Flink),实时处理用户行为数据,更新推荐模型。 第七章 大模型推荐系统的未来发展方向7.1 跨领域融合 大模型在推荐系统中的应用,可以与其他领域(如计算机视觉、语音识别)相结合,实现多模态推荐。例如,通过结合用...
生成式推荐系统的一个关键优势是其能够探索和发现用户潜在的偏好,从而提高推荐的个性化和精准度。 上图展示了一个基于LLM的生成式推荐系统,可见用户反馈是推荐系统优化的关键。通过监测如点击率(Click Through Rate, CTR,指用户点击某个特定链接或广告的次数与该链接或广告被展示次数的比率)等隐性反馈,系统可以了解到...
最近,这种训练范式已经被应用到推荐领域,并被学术界和工业界视为一种有前途的方法。本文系统地研究了如何从不同的PLM相关训练范式学到的预训练模型中提取和转移知识,以从多个角度(如普适性、稀疏性、效率和效果)提高推荐性能。具体而言,我们提出了一个全面的分类法,将现有的基于PLM的推荐系统根据其训练策略和目标...
Tencent - 在微信、QQ等应用中使用推荐算法 Twitter - 推荐相关主题、用户和趋势 上面是 AI 帮我们回答的 具体来说推荐系统的应用领域主要有如下几类: 电商网站:购物,购书等,如淘宝,京东,亚马逊等 视频内容:Netflix,优酷,抖音,快手,爱奇艺等 音乐:网易云音乐,酷狗音乐等 ...
2.大模型推荐系统的技术可行性 ●许多推荐系统与语言模型结合的新成果，还是尝试为主，只是将大模型的能力应用于改造推荐的一部分。但大模型或许可以给全链路的统一推荐提供一种可能。●大模型应用与推荐系统的优势在于：第一是大模型的超强的COT能力，它可以产生比较强的推理能力，这是现有的推荐系统所缺少的能力之一...
面向推荐的语言模型 传统的推荐系统主要依赖结构化数据，如物品ID序列，来推测用户喜好。然而，这种结构化处理方式并未充分利用LLMs在处理自然语言上的优势。LLMs能够解读这些用户暗藏在对话中的意图，并将其转化为自然语言指令，以供后续处理。因此，推荐系统需要具备吸收多种文本输入（从随意对话到非结构化产品描述）的...
从推荐系统的角度出发，传统推荐模型和大语言模型都有着各自的优缺点。整体概之，传统推荐模型复杂度较低，偏重行为记忆和协同信号匹配，但缺乏语义信息和深度意图推理；反之，大语言模型语义信号丰富，但协同信息缺失严重，不具备传统模型的长期记忆能力，计算复杂度高导致对海量样本数据筛选困难。由此，这自然也就引出了...
9.1 基于PTUM架构的预训练推荐系统 PTUM是Pre-TrainingUserModel的缩写,说明是基于用户行为的预训练模型,模型的架构比较简单,见下面图1。PTUM同时利用掩码预测(图1左边)和后续行为预测(图1右边),这样可以获得更好的泛化能力和预测效果,这一思路类似我们在第二课2.1节中微调的技术原理提到的将语言建模过程作为微调的...