随着电子商务和网络应用的蓬勃发展,推荐系统(RecSys)已成为我们日常生活中的一个重要组成部分,它能根据用户的喜好提供个性化的建议。虽然深度神经网络(DNN)通过模拟用户与物品之间的交互并结合其文本信息,在增强推荐系统方面取得了重大进展,但这些基于 DNN 的方法仍然存在一些局限性,例如难以有效理解用户的兴趣并捕捉文本...
为了提供对现有基于LLM的推荐系统的全面理解,本综述提出了一种分类法,将这些模型分为两大范式,分别是用于推荐的判别型LLM(DLLM4Rec)和用于推荐的生成型LLM(GLLM4Rec),其中后者是首次被系统地整理出来。此外,我们在每种范式中都系统地回顾并分析了现有的基于LLM的推荐系统,提供了它们的方法、技术和性能的洞察。此外...
LLM的引入，使推荐系统能够更好地理解用户意图和内容语义，从而提升推荐的精准度和多样性。例如，LLM可以用于增强用户画像，通过分析用户的文本反馈、搜索历史等，更深入地挖掘用户兴趣点；同时，它还能用于丰富物品标签，通过对物品描述的深入理解，提炼出更具区分度的特征，提高推荐的相关性和新颖性。三、升级策略：整...
从图中我们可以清晰地看到一条性能边界线,即第3象限的工作显著弱于第1、2、4象限,这说明虽然大语言模型具备庞大的开放世界知识和逻辑推理能力,但推荐系统是一个知识高度专有化的领域,因此我们仍然需要通过微调大语言模型(数据层面)或引入传统推荐模型(模型层面)的方式来注入推荐的领域知识,进而和大语言模型的能力相...
1. 总结LLM在推荐系统中的应用价值 综上所述,LLM在推荐系统中的应用,不仅解决了传统推荐系统面临的多项挑战,如冷启动问题和推荐多样性不足,还显著提升了推荐质量和用户体验。通过深度挖掘用户偏好和内容语义,LLM为推荐系统带来了前所未有的个性化和智能化水平。
如上图所示，一个完整的推荐系统包含召回、排序（粗排、精排、重排、端排序）、业务过滤层等几个重要的逻辑分层。这多年虽然很多论文层出不穷，但是主要框架没有发生很大的变化，围绕这个架构的各个层进行深入优化，通过分阶段的贪心的方式来优化算法的效果，来提升整体的业务指标，算法“卷”起来。对于现在的整个推荐...
因此,推荐系统在电商领域中的地位日益重要。LLM(Learning to Rank)是一种基于学习排序的机器学习方法,被广泛应用于信息检索、搜索引擎、推荐系统等领域。本文将重点介绍LLM在电商推荐系统中的应用与探索。一、LLM概述LLM是一种通过学习排序函数对结果进行排序的机器学习方法。在电商推荐系统中,LLM可以用来学习用户和商品...
本文将重点探讨LLM在推荐域的一些理解,包括LLM的基本概念、在推荐系统中的应用以及未来发展趋势等。一、LLM基本概念LLM(Language Modeling)是一种基于统计学习的自然语言处理技术,通过学习大规模语料库中的语言规律,LLM可以预测给定上下文中下一个词的概率分布。LLM的主要优点在于其能够捕捉到语言中的复杂模式和长期依赖...
电商推荐系统(Recommend System,RecSys)是一种基于用户历史行为和兴趣偏好的个性化系统,能够为用户提供精准、个性化的商品推荐,促进用户的购物体验和消费满意度。一个成熟的RecSys通常采用pipeline的级连结构,包括召回、粗排、精排、重排等各个模块,具有高度的专业领域特性。随着ChatGpt的爆火,大语言模型(LLM)开始在越来...
相当于针对有描述类推荐的场景里(NDR),弥补了传统id-based推荐系统的文本处理能力;有点像推荐搜索化,将用户长本文通过LLM生成搜索query,然后去候选集里检索。 2.1.5 LLMRec 【WSDM'24】LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation ...